在地震震惊之后，余震也会造成严重的破坏。

这些随后的地震可以持续数周和数月，而科学家们已经开发出模型来试图检测它们的大小和时间，找出这些余震将会发生的地方更加困难。

在Google和哈佛大学的一个团队发表在" 自然"杂志上的一项研究中，深度学习被用来帮助预测这些余震袭击的地方。

研究人员在超过131,000次主震 - 余震对训练神经网络，然后选择不相关的30,000对进行测试。

在他们的测试中，他们发现人工智能系统在检测余震位置时比广泛使用的预测模型更可靠，称为库仑失效应力变化。

该网络还提出了一种有效的预测指标，该指标在地震科学中并不流行，而是在冶金学或金属研究中。

"你想知道三件关于地震的事情 - 你想知道它们何时会发生，它们将会变得多大以及它们将会发生在哪里，"哈佛大学地球与行星教授Brendan Meade科学，告诉ScienceDaily。

"在这项工作之前，我们有关于它们何时会发生以及它们将会变得多大的经验法则，现在我们正处于可能发生的第三条腿。"

米德提出了几年前在余震中使用人工智能神经网络的想法。他的下一步是试图在人工智能的帮助下预测地震的震级。

该研究的共同作者Phoebe DeVries告诉"科学日报"，"我很高兴机器学习有可能继续解决这些问题 - 这是一个非常重要的问题。"

"特别是余震预测是一项非常适合机器学习的挑战，因为有太多的物理现象可以影响余震行为，机器学习非常善于理解那些关系。我认为我们真的只是划伤了余震预测可以做些什么......这真的令人兴奋。"

虽然该系统仍然不精确，因此距离正式使用还有很长的路要走，但这肯定是一个充满希望的开端。