整合人工智能与地球物理学智慧：地震预测的跨学科综述

地震预测仍是一个重要的科学挑战，现有方法未能实现有意义社会效益所需的性能。传统模型主要基于过去的震性和地力学数据，难以捕捉地震模式的复杂性，常常忽视诸如地球物理、地化学和大气异常等有价值的非震源前兆。将这些多样化的数据源整合到预测模型中，结合AI技术的进步，为前进之路提供了广阔希望。AI方法，特别是深度学习，在处理复杂的大规模数据集、识别细微模式以及处理多维关系方面表现出色，非常适合克服传统方法的局限性。本综述强调了将AI与地球物理知识结合以创建稳健、基于物理的预测模型的重要性。它探讨了当前AI方法、输入数据类型、损失函数以及模型开发的实际考虑，为地球物理学家和AI研究者提供了指导方针。尽管许多基于AI的研究简化了地震预测，忽略了数据不平衡和时空聚类等关键特征，但将专业地球物理学智慧整合到AI模型中可以解决这些不足。我们强调了跨学科合作的重要性，呼吁地球物理学家谨慎地尝试AI架构，并鼓励AI专家深入理解地震学。通过搭建这两个学科的桥梁，我们可以开发出更准确、更可靠且对社会具有更大影响力的地震预测工具。