人工智能几乎渗透到了几乎所有可能的领域中。在这个领域进行了大量的研究工作。我们还有很多待发现的地方。人工智能和深度学习模型在地震学中也扮演着重要的角色，它们用于预测地震。在过去的多年里，地震余震预测模型一直保持不变。这些旧模型在处理较小数据集时效果不错，但在处理较大数据集时效果不佳。
为了解决这个问题，加州大学圣塔克鲁兹分校和慕尼黑工业大学的研究人员开发了一种名为RECAST的新模型，该模型使用了深度学习。他们选择使用深度学习是因为它对处理更大的数据集很有用。与旧模型相比，这个新模型效果更好，它在各个方面都击败了旧模型。旧的地震预测模型ETAS是几年前这些研究人员在数据有限的情况下创建的。但是现在，我们有了庞大的数据集，旧模型无法处理这些数据。旧的ETAS模型非常脆弱且难以使用。为了改进基于深度学习的地震预测，我们需要一种更好的比较模型的方法。RECAST模型在南加州的合成和真实地震数据上进行了测试。它的表现略优于ETAS模型，尤其是在有更多数据的情况下，而且速度更快。
研究人员之前尝试过使用机器学习和深度学习模型来预测地震，但技术还不够成熟。RECAST模型更准确，并且可以轻松处理不同的地震数据集。这种灵活性可能彻底改变地震预测。通过深度学习，模型可以处理大量新数据，甚至可以将来自不同地区的信息结合起来，以预测在研究较少的地区的地震。这些关于深度学习模型的信息非常有用，并一直在进行研究。研究人员还发现，使用新西兰、日本和加利福尼亚的数据训练的模型可以用于预测数据较少的地方的地震。
这些深度学习模型还将帮助研究人员访问不同类型的地震预测数据。他们现在可以使用连续的地面运动数据，而不仅仅是关注被正式归类为地震的事件。这是一个分类任务。这个模型在处理较大数据集时的准确性和F1分数都很好。研究人员仍在继续研究这个新模型，它将鼓励和推动关于所有可能性的讨论，因为它有很大的潜力。