傳統地震學認為地震難以預測，但德國地球科學研究中心（GFZ）的團隊利用人工智慧找到新突破。薩迪格·卡林普里博士與帕特里夏·馬丁內斯-加爾松教授領導的國際小組，採用「無監督機器學習」技術，讓AI自行從數據中發掘隱藏規律。他們不再將地震視為獨立事件，而是當作互相影響的「地震家族」，分析時空密集度、震源集中程度及應力釋放模式等特徵，先在實驗室岩石破壞數據驗證，再應用到真實斷層系統。
研究人員檢視過去五場強烈地震，發現其中三場存在明顯預警訊號：2023年土耳其卡赫拉曼馬拉什地震（規模7.8）、2009年意大利拉奎拉地震（規模6.1）及2014年智利伊基克地震（規模8.1）。這些地震發生前數星期至數個月，原本平穩的地震活動逐漸轉向「組織化」的臨界狀態，斷層系統從穩定均衡趨向不穩定，最後引發破裂。然而，2024年日本能登半島地震與2016年意大利阿馬特里切地震，並未檢出類似模式，顯示部分斷層可能在毫無警告下突然破壞。
馬丁內斯-加爾松教授指出，這正是地震預測研究最大的挑戰——並非所有斷層都會發出明確信號。團隊現已開展實時監測實驗，追蹤特定區域的地殼變動是否偏離背景模式，試圖在斷層邁向臨界狀態前捕捉跡象。下一步關鍵在於，實時系統能否及早識別這些微弱變化。
相關成果已於2026年5月4日發表在《自然·通訊》期刊，研究獲歐洲研究委員會「QUAKEHUNTER」啟動資助。雖然AI尚未解開所有地震之謎，但至少為長期以來的預測夢想，提供了全新的切入點。
資料來源：https://scitechdaily.com/ai-detects-hidden-warning-signs-before-major-earthquakes/
研究人員檢視過去五場強烈地震，發現其中三場存在明顯預警訊號：2023年土耳其卡赫拉曼馬拉什地震（規模7.8）、2009年意大利拉奎拉地震（規模6.1）及2014年智利伊基克地震（規模8.1）。這些地震發生前數星期至數個月，原本平穩的地震活動逐漸轉向「組織化」的臨界狀態，斷層系統從穩定均衡趨向不穩定，最後引發破裂。然而，2024年日本能登半島地震與2016年意大利阿馬特里切地震，並未檢出類似模式，顯示部分斷層可能在毫無警告下突然破壞。
馬丁內斯-加爾松教授指出，這正是地震預測研究最大的挑戰——並非所有斷層都會發出明確信號。團隊現已開展實時監測實驗，追蹤特定區域的地殼變動是否偏離背景模式，試圖在斷層邁向臨界狀態前捕捉跡象。下一步關鍵在於，實時系統能否及早識別這些微弱變化。
相關成果已於2026年5月4日發表在《自然·通訊》期刊，研究獲歐洲研究委員會「QUAKEHUNTER」啟動資助。雖然AI尚未解開所有地震之謎，但至少為長期以來的預測夢想，提供了全新的切入點。
資料來源：https://scitechdaily.com/ai-detects-hidden-warning-signs-before-major-earthquakes/
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