今年以来，全球各地连续发生大大小小的地震。据中国地震台网中心消息，5月11日07时06分在阿根廷发生6.7级地震，震源深度200千米。今年3月中旬日本福岛县附近海域的7.4级地震让全球再次聚焦当地核电站安全。我国也是地震灾害多发的国家。
目前包括我国在内的很多国家都布置了大范围的地震监测覆盖网以预测地震灾害。然而，由于对地震机理认识不足，目前全球地震监测预报仍然存在困难。
现在，法国蔚蓝海岸大学兼法国国家科学研究中心的Andrea Licciardi和合作者研究发现，一个机器学习模型可以对大型地震的演化进行准确的实时估测，这个经过训练的机器学习模型能测定以光速传播的重力变化信号。相关研究5月11日发表于《自然》。
对地震的监测一般需要测定地震波，地震波是在地壳中传播的能量脉冲。然而，基于地震波的预警系统有时候反应太慢，无法在大型地震（矩震级 8或以上）发生的当下准确估算地震规模。有一种解决办法是追踪即时弹性重力信号（PEGS），这种信号以光速传播，由岩体突然错动导致重力变化而产生。不过，PEGS是否能用来对大型地震出现后的方位和发展做出快速可靠的实时估算，一直有待验证。
Licciardi和同事在日本1400个潜在地震位置模拟了35万个地震情景，并利用PEGS信号训练了一个深度学习模型（称为PEGSNet）。之后，作者又用2011年日本东北大地震的实时数据测试了这个模型——2011年日本东北大地震是迄今有记录的规模最大、破坏力最强的地震之一。
他们发现，PEGSNet能准确计算地震方位、地震规模，以及地震随时间的变化。重要的是，PEGSNet能快速给出以上信息，在地震波达到达前就做出判断。
作者总结道，PEGSNet在大型地震及其演化（从地表破裂到可能出现的相关海啸）的早期监测方面或能发挥重要作用。虽然这个模型主要针对日本，但作者强调，该模型也能很好地适用于其他地区，只需很小的调整就能实时使用这一策略。
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