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来自哈佛大学和谷歌的科学家们日前提出一项新的技术，该技术能通过经训练的神经网络，预测地震余震可能发生的地点。研究人员为神经网络提供超过 131,000 笔主震和余震对比的历史资料作为训练，比起现在的「库仑应力变化（Coulomb stress transfer）」预测方式仅计算单一压力转移，AI 能够同时计算多个压力转移，也成功带来了更高的准确度。

但这项技术目前其实还无法实际派上用场。科学家指出，这项技术只计算了静态应力变化，没有将动态应力变化纳入考量。科学媒体 Nature 的报道中便写到，单受静态应力变化的余震分布和受到两种应力变化的结果是截然不同的。

此外，这项技术也不会将断层的复杂性纳入预测的计算过程之中。Nature 认为这就是为何该项技术无法预测断层周遭因压力下降所造成的余震，即便从其它数据上可以很清楚的判断这些余震的存在。

就目前看来，这项仰赖神经网络的技术前景依旧光明，也期待经过更多的测试和时间后，会带来进一步的成果。

来源: Nature (1), (2)