来源： 时间：2022-09-09 19:35:03
来自Google和哈佛大学的科学家已经合作创建了一种基于AI的模型，该模型可以改善对与地震相关的余震的检测。该研究小组最近发表了一篇论文，并依靠全球最近118次地震的数据为人工智能模型系统提供神经网络。
谷歌表示，这种人工智能辅助模型可以帮助提供更有效的紧急服务，并为大地震后最容易受到余震影响的地方制定疏散计划。
地震发生在一系列休克中，其中 “主休克” (即最大震级休克) 之后是一系列 “休克”，这可能会加深初始冲击的影响。
机器学习专家开发了此模型，以了解在受影响区域附近发生余震的可能性。 为该研究评估的一个这样的例子是来自加利福尼亚的1992 Landers地震，该地震的震级为里氏7.3级。
基于神经网络的模型对受主休克影响的区域以及休克影响的区域进行了采样，以获得更大的影响。
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根据该模型，科学家已经能够找到可能发生余震的多种原因，以及可能受到影响的区域。研究表明，需要分析各种物理参数，以了解地震影响某个位置的可能性。在主休克之后，许多容易发生地震的沿海地区也容易发生海啸。
尽管研究人员承认该系统仍不完善，但研究人员希望它能帮助他们更好地了解与之相关的地震和余震。
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