機器學習輔助裝置預測地震

除了數字圖像和語音識別等問題的應用外，研究人員表示，機器學習（ML）方法也用于預測地震活動中的復雜模式。

根據地震學家的團隊，它可以用于識別地震活動的預測，識別地震中心，表征不同類型的地震波浪，并區分從其他種類的地震活動。

更多的地震師正在使用該方法，由“地震數據集的越來越大，計算能力，新算法和架構的提高以及易于使用的開源機器學習框架的可用性，”團隊表示，包括Karyne·卑爾根來自美國的哈佛大學，在一篇論文中發表在雜志的地震學研究信中。

這些稱為深度神經網絡的方法可以探索輸入數據與預測輸出之間的復雜關系。例如，一種深度神經網絡可用于開發俄克拉荷馬，堪薩斯州和德克薩斯州的自然和誘導地震的地面運動模型。

研究人員指出，由該地區石油廢水處理造成的越來越多的地震造成的地震造成的地震造成的不尋常性質使得預測未來地震的地面動作，并可能減輕其影響。