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研究摘要

地震预测仍然是最艰巨的科学挑战之一，因为目前的方法仍然无法提供产生明确和可行的社会效益所需的可靠性。传统的模型主要基于过去的地震活动和地质力学数据，难以捕捉地震模式的复杂性，往往忽略了有价值的非地震前兆，如地球物理、地球化学和大气异常。将如此多样化的数据源整合到预测模型中，再加上AI技术的进步，为未来提供了一条充满希望的道路。AI方法，特别是深度学习，擅长处理复杂的大规模数据集，识别微妙的模式，处理多维关系，使它们非常适合克服传统方法的局限性。

这篇综述强调了将AI与地球物理知识相结合以创建稳健的物理信息预测模型的重要性。它探讨了当前的AI方法、输入数据类型、损失函数和模型开发的实际考虑因素，为地球物理学家和AI研究人员提供了指导。许多基于AI的地震预测研究往往过于简化问题，往往忽略了数据不平衡和时空聚类等关键方面。然而，将专业的地球物理知识整合到AI模型中，为克服这些限制提供了一条有希望的途径。

我们强调跨学科合作的重要性，敦促地球物理学家对AI架构进行深思熟虑的实验，并鼓励AI专家加深对地震学的理解。通过将这些学科联系起来，我们可以开发更准确、可靠和具有社会影响的地震预测工具。