8月30日消息，近日谷歌和哈佛大學(xué)的科學(xué)家研發(fā)出了一種全新的人工智能模型，用于針對地震后隨時有可能發(fā)生的余震預(yù)測。這個全新的人工智能模型中包含了數(shù)以萬計的地震和余震的詳細(xì)數(shù)據(jù)，據(jù)研究人員介紹，此模型最遠(yuǎn)可預(yù)測地震發(fā)生后一年之內(nèi)的余震。

在當(dāng)今的科技條件下，人們已經(jīng)可以成功的對地震的到來進(jìn)行預(yù)測，但地震之后持續(xù)很長時間極具破壞力的余震卻無法預(yù)測。在汶川大地震中造成巨大傷亡的罪魁禍?zhǔn)撞皇悄歉哌_(dá)8.0級的大地震，而是此后持續(xù)數(shù)月的隱藏殺手-余震。而如今這個隱藏殺手在人工智能模型下將無所遁形。

參與這個項目的有哈佛大學(xué)地球與行星學(xué)系的Phoebe DeVries、谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)研究員Martin Wattenberg和Fernanda Viégas以及谷歌人工智能招聘主管Brendan Meade。

哈佛項目研究人員Phoebe DeVries在介紹這個項目時說道：用于訓(xùn)練這套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的余震發(fā)生在每次地震的震中垂直距離 50 公里內(nèi)、水平距離 100 公里范圍內(nèi)。并且該模型使用了最近 10 年的 199 次地震及其 13 萬次余震數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，測試結(jié)果比目前常用的測試手段更加精準(zhǔn)。相比以往的余震測試精準(zhǔn)度3%，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精準(zhǔn)度達(dá)到了6%。

而在對于此項目未來的方向，Phoebe DeVries表示這個項目只是一個開始，對于預(yù)測余震這個如此多變的對象時，由于外界影響的因素太多，科學(xué)家還有很長的一段路要走。