谷歌AI部门与哈佛大学研究员们一起研发了可预测地震后1年内可能发生余震位置的AI模型。这个模型是根据199个主要地震灾难和13万个余震数据得出的，这个模型比现在正在使用的预测余震的方法会更准确。

　　模型主要的数据来源于2004年苏门答腊地震、2011年日本大地震、1989年旧金山地震以及1994年洛杉矶地震等著名地震，在模型完成后已经使用最近10年的地震及余震数据进行测试。

　　这项研究结果刊登在最新一版的自然杂志上面，KUKA机器人维修，参与这项研究的有哈佛大学地球与恒星科学教授Brendan Meade，www.zr-kuka.com，谷歌深度学习研究员Martin Wattenberg与Fernanda Viégas，库卡机器人，这些学者虽然都是地球相关的科学家，但是并没有地震专家参与研究。

　　AI模型学习训练是用于探索“什么引发地震”这种大的问题，Meade教授表示“大部分的神经网很难解释，有时会被称为黑匣子，但对于这个问题，因为了解了物理学,所以知道这个是通过弹性压力传达的重要事实”。

　　Meade教授表示“研究结果证实是可以解释的，实际上诱发地震的原因和物理性的解释有所不同，这为研究提供了新的方向”。

　　该模型无法将火山爆发等其他重大自然灾害所造成的地震考虑在内。尽管这项研究取得了成功，但它还远未准备好在现实世界中部署。首先，AI模型只关注由地面永久性变化引起的余震，称为静态应力。但后续地震也可能是由于后来发生的地面隆隆声造成的，称为动态压力。现有模型也太慢而无法实时工作。