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（法新社東京30日電） 餘震造成的破壞力有可能會較地震的主震還大，對專家來說，能夠預測餘震更為重要。輪盤如今藉助人工智慧，預測餘震發生地點，已略微較容易了。

地震學家雖有方法預測餘震發生的時間和規模強度，但對於如何預測餘震發生地點則充滿不確定性。

為解決這個問題，研究人員利用成千上萬起地震和餘震的資料，訓練一套「深度學習」軟體，檢視是否能改善預測準確度。

研究結果發表在今天出刊的科學雜誌「自然」（Nature），作者之一的哈佛大學博士後研究員德伏里斯（Phoebe DeVries）說：「各種測試資料組合的先前餘震預測基線，準確度約3%；而我們的神經網路預測方法準確度約6%。」

德伏里斯說：「這個方法因未對餘震發生地點持先入為主看法，因而更為準確。」

研究人員運用稱為深度學習的人工智慧，這是大致模仿人腦網絡連結的方式。

研究報告共同作者、哈佛大學地球與行星科學教授米德（Brendan Meade）說，這套軟體可讓研究人員標示出「大地震特徵（斷層形狀、滑動多少、及如何對陸地造成壓力等）和餘震發生地點」之間的關聯。

研究人員保留25%的資料組合進行測試，然後將剩餘資料輸入軟體，測試這套網路對25%先前未輸入資料組合的預測準確度。結果發現，軟體指認出的高風險區域，有6%的確發生餘震，高於現有方法預測的3%。

分析此研究的史丹佛大學地球物理學教授貝羅薩（Gregory Beroza）指出，這項研究僅聚焦於會影響餘震地點的地震所造成的一組變動，另一值得小心審慎的理由是，作者的分析仰賴充滿不確定的各種因素。

德伏里斯坦承，還有更多因素影響餘震發生地點，有待進行更多研究。

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