研究人員利用深度學習模型RECAST改進地震預測

最近,加州伯克利分校等高校的研究人員發表論文稱,他們訓練出一種名爲RECAST的深度學習模型,用於改進地震預測。該模型建立在神經網絡生成模型的基礎上,可利用更大規模的歷史地震數據進行訓練,相較現有標準模型ETAS,RECAST可提供更高的靈活性。研究人員利用GPU加速訓練了該模型,並在多個地區進行了測試,結果表明RECAST的地震預測準確率較ETAS有顯著提升。他們計劃開源該模型,供更多團隊進行測試和迭代改進,以進一步提高地震預測的狀態。