地震刚发生 想知道哪里可能出现余震？AI告诉你

据外媒报道，一项机器学习研究分析了数十万次地震，结果显示，其对于余震位置的预测要比当前科学家们使用的方法更准确。

哈佛大学的地震学家Phoebe DeVries及其同事于8月29日在《自然》杂志上发表了这项研究。他们利用神经网络，研究了超过13万次主要地震和余震之间的空间关系。结果显示，相较于目前科学家们掌握的方法，神经网络对余震位置的预测更准确。

研究人员利用13万次的主余震数据——这些数据不仅包括地震发生的地点和震级，还包括不同程度的地震断层应力变化——训练了一个神经网络，这个神经网络模拟了一个细胞网格，每侧5公里，围绕着每一次主震。它告诉网络发生了地震，并向其提供网格中心应力变化的数据。然后科学家们从中得到每个网格单元产生一次或多次余震的概率。

当研究人员在30,000次“主震—余震”试验中测试他们的系统时，神经网络能够比较准确地预测余震发生的位置。

地震学家通常可以预测余震会有多大，但他们很难预测余震发生的位置。目前，大多数科学家通过计算地震如何改变附近岩石的应力预测余震的位置。这种方法可以解释许多大地震的余震模式，但它并非在任何情况下都有效。

余震可能与最初发生的地震一样具有破坏性，或者更具破坏性：2010年9月在新西兰基督城附近发生的7.1级大地震中，并没有人员死亡；但是5个多月之后发生了6.3级余震，导致了185个人死亡。

加州帕萨迪纳市美国地质调查局的地球物理学家Susan Hough表示:“我们早就知道余震会在空间上聚集，并随着时间的推移而衰变。”

“1992年后，人们开始更详细地了解余震模式，”Hough说。研究人员开始尝试用不同的标准提取复杂的应力变化模式。最常用的标准是“库仑破裂应力变化”，这取决于断层的走向。

但是地下断层的走向就像一个三维的被子一样复杂，应力可以同时从多个不同的方向推动断层。就像有一本书在桌子上：剪应力将书推到一边，可能会导致书向左或向右滑动。以垂直于桌子的正常压力向下推书，书就不会移动。

Hough说，这样一个棘手的计算问题可能是为神经网络量身定做的。

新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的地震学家Daniel Trugman说，这一发现使用新方法预测余震位置的问题向前迈进了一大步。

Hough也认为“这是一项非常棒的研究”。但同时，她认为这项研究存在两个问题。

首先，该研究只关注了静态压力（静态压力是地震造成的永久性压力变化）。她说，余震也可能是由一种更短暂的应力源引发的，这种应力源被称为动态应力，是地震穿过地面时产生的。

另一个问题是，我们无法确保这种人工智能的预测系统在地震发生后能迅速地投入使用，以确定余震的位置。在这项研究中，余震的预测受益于大量信息，而在一场大地震中，如此多的数据至少要一天才能得到。

DeVries也表示：“我们只是了解到了机器学习可能会为余震预测所做的事情的一些皮毛。”

可见，让人工智能真正为地震问题服务，未来的路还很长。