本文系网易智能作业室出品。

在一次地震产生今后，常常紧跟着有一系列余震，余震强度一般都比主震小，但持续时间可达几天乃至几个月，因而也具有激烈的破坏性。

为了处理这个问题，谷歌和哈佛大学的的科学家们研讨出了一种人工智能模型，其间包含有不计其数次的地震和余震的数据，能够猜测地震产生后最长一年内的余震。

参加这个项目的有哈佛大学地球与行星学系的PhoebeDeVries、谷歌机器学习研讨员MartinWattenberg和FernandaViégas以及谷歌人工智能招聘主管BrendanMeade。

这个人工智能模型运用了最近10年的199次地震及其13万次余震数据进行练习，实践成果比现在运用的余震猜测办法愈加准确。

用于练习这套神经网络的余震产生在每次地震的震中垂直间隔50公里内、水平间隔100公里范围内。“曾经的余震猜测基线在测试数据会集的准确度约为3％。咱们的神经网络办法的精度约为6％，”研讨人员PhoebeDeVries说。

该模型运用的数据包含2004年苏门答腊地震、2011年东日本大地震、1989年旧金山地震以及1994年洛杉矶地震等闻名地震。此次研讨成果现已宣布在最新的《天然》杂志上。

尽管并没有真实的地震学家参加此次研讨，但科学家们仍是期望能够使用此次研讨中吸收的经验教训来进一步探究更庞大的问题：终究是什么触发了地震？

影响余震产生的要素许多，因而科学家们还有许多作业要做。“咱们肯定赞同这项作业是一个鼓励性的开端，而不是完毕，”PhoebeDeVries说。（李泽宽）