研究人员找到了一种方法来预测通过人工智能机器发生强烈地震后余震将在哪里袭击。
该研究分析了131,000多个主震和余震地震，包括日本和其他的9.1级地震历史上的主要地震。通过使用过去地震的数据，研究人员利用了一种使用学习机器的更好的预测方法。
关于研究
该团队训练了一个神经网络，以更多地了解地震并确定一种模式。该机器还可以极大地帮助找出评估地震风险的新方法。通过这项研究，研究人员超越了预测下一个余震位置的标准方法。
哈佛大学的地震学家菲比·德弗里斯（Phoebe Devries）提出他们在日记中的发现自然8月29日，他们只是刮擦了设备可以为余震预测做出贡献的表面。
“机器学习到高质量地震数据集的应用是远远超出过去所做的事情的重要一步。”说马克·斯特林（Mark Stirling）教授，他是奥塔哥大学地震科学的主席。
Stirling补充说：“通过这种不断发展的方法，我们将更好地了解该方法如何有助于现有地震预测方法的整体。”
余震可能与主要地震相似。例如，新西兰在2010年被7.1级地震袭击。地震没有杀死任何人。但是，在初次地震发生5个月后袭击了185人，这场6.3级地震袭击了。
当前方法
目前，地震学家可以预测余震的强度。但是，他们无法弄清楚它会在哪里发生。这是通过使用一种方法来发现地震如何改变岩石中应力的方法来计算的。
在此之后，地震学家评估这是否会导致余震。尽管此方法可以解释余震的模式强烈地震，它不是万无一失的。
科学家在30,000个主震和余震事件上测试了他们的发现，其中神经网络预测比过去的方法更准确地预测了余震的位置。
此外，网络还发现了地面发生的身体变化在第一次地震之后。尽管这项研究是看余震的新方法，但这并不是关于主震和余震关系的最终研究。
