研究人员利用深度学习模型RECAST改进地震预测

最近,加州伯克利分校等高校的研究人员发表论文称,他们训练出一种名为RECAST的深度学习模型,用于改进地震预测。该模型建立在神经网络生成模型的基础上,可利用更大规模的历史地震数据进行训练,相较现有标准模型ETAS,RECAST可提供更高的灵活性。研究人员利用GPU加速训练了该模型,并在多个地区进行了测试,结果表明RECAST的地震预测准确率较ETAS有显著提升。他们计划开源该模型,供更多团队进行测试和迭代改进,以进一步提高地震预测的状态。