在大地震發(fā)生后的幾個星期至幾個月內(nèi)，周圍地區(qū)經(jīng)常會遭受強(qiáng)大余震的破壞，這些余震可能使已經(jīng)遭受破壞的社區(qū)癱瘓，并嚴(yán)重阻礙災(zāi)后恢復(fù)工作。雖然科學(xué)家們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一些經(jīng)驗性規(guī)律，如Bth定律和Ohmori定律，并利用其來描述余震的可能大小和時間，但預(yù)測其位置的方法仍難以掌握。

在谷歌研究人員的建議下，美國哈佛大學(xué)地球與行星科學(xué)系的Brendan Meade教授及在其實驗室工作的博士后Phoebe DeVries嘗試?yán)萌斯ぶ悄埽ˋI）技術(shù)來解決這一問題。他們使用深度學(xué)習(xí)算法，比對分析了來自世界各地的地震數(shù)據(jù)所形成的數(shù)據(jù)集，試圖預(yù)測余震可能發(fā)生的位置，并開發(fā)出了一個系統(tǒng)。雖然該系統(tǒng)仍然不夠精確，但能夠比隨機(jī)分配更好地預(yù)測余震。該研究于2018年8月30日發(fā)表在Nature上。

研究者首先獲取了至少199次大地震后的觀測數(shù)據(jù)。在5級或更大地震發(fā)生后，人們會花費大量時間來研究斷層的哪一部分發(fā)生了移動，移動了多少。許多研究可能會使用一兩次地震的觀測結(jié)果，但該研究使用了整個數(shù)據(jù)庫。在主震引起的應(yīng)力和應(yīng)變可能是引發(fā)余震的原因這一基本認(rèn)識下，研究者將數(shù)據(jù)庫與基于物理的模型（震后地球的壓力和應(yīng)變狀態(tài)）相結(jié)合。

之后，研究者將區(qū)域分成5 kmx5 km的網(wǎng)格。在每個網(wǎng)格中，利用所開發(fā)系統(tǒng)檢查是否存在余震，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尋找余震發(fā)生位置與主震所產(chǎn)生應(yīng)力之間的相關(guān)性。這一問題的關(guān)鍵在于哪些因素的組合更具有可預(yù)測性。研究者所開發(fā)系統(tǒng)證實偏應(yīng)力張量的第二不變量（簡稱J2）具有更好的可預(yù)測性，這顛覆了傳統(tǒng)的主要理論。J2在冶金學(xué)和其他理論中經(jīng)常被使用，在地震學(xué)中罕見。但是，Meade表示，這也說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有發(fā)現(xiàn)一些瘋狂的東西，它發(fā)現(xiàn)了一些高度可解釋的東西，識別出了應(yīng)該關(guān)注的物理特性。

DeVries表示，這種可解釋性至關(guān)重要，因為人工智能系統(tǒng)長期以來被許多科學(xué)家視為黑盒子--能夠根據(jù)一些數(shù)據(jù)產(chǎn)生答案。然而，采用高度復(fù)雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)將是一項艱巨的任務(wù)，因此，要求系統(tǒng)對綜合的、高度理想化的地震進(jìn)行預(yù)測，然后進(jìn)行檢查。通過在空間上對比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，研究者發(fā)現(xiàn)J2在預(yù)測中似乎更為重要。

Meade稱，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用來自全球的地震和余震數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因此產(chǎn)生的系統(tǒng)適用于許多不同類型的斷層。世界不同地區(qū)的斷層有不同的幾何形狀，但是這個系統(tǒng)可以讓人類在一個地區(qū)對其進(jìn)行訓(xùn)練，然后預(yù)測另外一個地區(qū)的情況，所以它是普適的。目前，人類距離實際預(yù)測地震還有很長的路要走，在任何實時意義上都還要做很多的事情，但Meade相信機(jī)器學(xué)習(xí)在這方面將有巨大潛力。