据美国《纽约时报》网站10月26日宣布，全天下毁坏力最强的一些地震所发生的区域都是在地震磨难图上被认为相对安全的地方。
洛杉矶的上一次大地震是在1994年，地点位于诺思里奇，它处于磨难图根本没有显示的断层带上。

如今，有了人工智能的帮助，越来越多的科学家表示，他们剖析大量地震数据的办法发生了改变，这可能有助于他们更好地理解地震，预测地震的表现形式，并供应更快、更准确的预警。

该研究核心参与者之一、美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究员保罗·约翰逊说：“在我的职业生涯当中，我第一次真的对我们会在这个问题上取得进展满怀希望。
”

与人工智能干系的新的地震研究靠的是神经网络，同样的技能还加快了从数字语音助手到无人驾驶汽车等多个领域的进步。
神经网络大致模拟人脑中的神经元网络，它是一个繁芜的数学系统，可以自行学习。

科学家说，地震数据非常类似于谷歌和亚马逊等公司在演习神经网络识别口头指令时所利用的音频数据。
在学习与地震干系的内容时，打算机在海量的数据中探求地震活动的模式，而不是依赖科学家怠倦的双眼。

目前正在探索这类人工智能技能的加州理工学院地震实验室的研究员扎卡里·罗斯说：“我们有一系列地面运动的丈量办法。
我们在探求存在于这些数据中的同种模式。
”

哈佛大学地球和行星科学教授布伦丹·米德在去谷歌这家在美国人工智能研究领域处于领先地位的公司进行学术休假后，开始探索这些技能。

他的第一个研究项目表明，这些机器学习算法至少可以大大提高他的实验进度。
他和他辅导的研究生用神经网络来进行地震剖析的速率比其过去的做法快了500倍。
过去须要花几天韶光的事情量现在只须要几分钟就可以完成。

米德还创造，这种人工智能技能可以带来新的见地。
今年秋日，他和谷歌公司及哈佛大学的其他研究职员一道揭橥了一篇论文，涉及神经网络如何预测地震余震。
他认为，这种研究项目代表着地震科学研究领域发生的重大转变。
目前加州理工学院和斯坦福大学等机构也在开展类似研究。