一种检测特大地震的新方法，通过使用洛斯阿拉莫斯国家实验室创建的深度学习模型来捕捉它们产生的重力波，可以实时估计地震震级并提供海啸预警。

洛斯阿拉莫斯地球物理学组的科学家 Bertrand Rouet-Leduc 说： “我们的使用通常被视为噪声的数据解锁了地震震级的实时估计，并且可以立即对海啸预警产生变革性影响。”

快速可靠地估计的震级对于减轻与强烈震动和海啸相关的风险至关重要。基于地震波的标准预警系统无法快速估计大地震的规模；这些系统依赖于直接根据地震产生的震动来估计地震震级。这些系统无法区分 8 级和 9 级地震，尽管后者的能量和破坏性是后者的 30 倍。

可能的重要区别

在 5 月 11 日发表在《自然》杂志上的一项新研究中，一个研究小组发现，与特大地震相关的长期理论重力波也可用于地震预警。与基于地震的预警不同，基于重力的预警不会随着震级而饱和，这意味着基于重力的地震预警可以立即区分8级和9级地震。

当前的其他方法依赖于 GPS 来估计地震震级。虽然这种方法比基于地震的地震预警提供了更好的估计，但它也受到很大的不确定性和延迟的影响。

对于较大的地震，PEGS 方法更准确

最近发现的光速提示弹性重力信号方法带来了克服这些限制的希望，但直到现在，它还没有经过地震测试。与目前的方法相反，PEGS 检测方法对于较大的地震更加准确。

研究小组表明，PEGS 可以在达到一定规模后立即用于实时跟踪地震的增长和震级。该团队开发了一种深度学习模型，该模型利用了 PEGS 携带的信息，这些信息由日本的区域宽带地震仪记录。

上测量的经验噪声增强的合成波形数据库上训练深度学习模型后，该团队能够展示在真实数据上瞬时跟踪

该模型与实时数据相结合，可以更早地提醒社区，如果俯冲特大大到足以引发海啸，从而破坏就地海堤并危及沿海人口。