除了数字图像和语音识别等问题的应用外，研究人员表示，机器学习（ML）方法也用于预测地震活动中的复杂模式。

根据地震学家的团队，它可以用于识别地震活动的预测，识别地震中心，表征不同类型的地震波浪，并区分从其他种类的地震活动。

更多的地震师正在使用该方法，由“地震数据集的越来越大，计算能力，新算法和架构的提高以及易于使用的开源机器学习框架的可用性，”团队表示，包括Karyne·卑尔根来自美国的哈佛大学，在一篇论文中发表在杂志的地震学研究信中。

这些称为深度神经网络的方法可以探索输入数据与预测输出之间的复杂关系。例如，一种深度神经网络可用于开发俄克拉荷马，堪萨斯州和德克萨斯州的自然和诱导地震的地面运动模型。

研究人员指出，由该地区石油废水处理造成的越来越多的地震造成的地震造成的地震造成的不寻常性质使得预测未来地震的地面动作，并可能减轻其影响。

他们说，该技术也可用于更好地识别地震余震，火山地震活动，监测构造震颤，定位地震的起源并区分小地震从其他地震“噪音”。

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