【摘 要】
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本報讯 科学家可以在一定程度上预测余震的大小和时间，但确定位置始终具有挑战性。哈佛大学和谷歌科学家的新研究表明AI可能会提供帮助。 在发表在《自然》杂志上的一篇论文中，研究人员展示了深度学习如何比现有模型更可靠地帮助预测余震位置。科学家训练了一个神经网络，在数据库中查找超过131000次“主震—余震”事件的模式，然后在30000个类似对的数据库上测试其预测。 深度学习网络比最有用的现有模型更可靠
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本報讯 科学家可以在一定程度上预测余震的大小和时间，但确定位置始终具有挑战性。哈佛大学和谷歌科学家的新研究表明AI可能会提供帮助。 在发表在《自然》杂志上的一篇论文中，研究人员展示了深度学习如何比现有模型更可靠地帮助预测余震位置。科学家训练了一个神经网络，在数据库中查找超过131000次“主震—余震”事件的模式，然后在30000个类似对的数据库上测试其预测。
深度学习网络比最有用的现有模型更可靠，现有库仑模型得分为0.583，而新的AI系统达到0.849。预测余震的位置有助于将紧急服务引导到他们需要的地方。人工智能在这一领域的成功归功于该技术的核心优势之一：它能够发现复杂数据集中以前被忽视的模式。这在地震学中尤为重要，因为在地震学中看到数据中的连接非常困难。
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