Một nhóm nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley đã công bố trên tạp chí Nature một mô hình AI tên là 'SeisNet' có khả năng dự đoán động đất với độ chính xác 70% trong vòng 24 giờ trước khi xảy ra. Mô hình này được huấn luyện trên 50 năm dữ liệu địa chấn từ hơn 10.000 trạm quan sát trên khắp thế giới.
SeisNet phân tích các tín hiệu vi mô trong địa chấn, bao gồm sự thay đổi nhỏ trong áp suất nước ngầm, từ trường và rung động nền, những yếu tố mà con người không thể nhận biết bằng mắt thường. Khi kết hợp tất cả các tín hiệu này, AI có thể xác định được các 'mẫu hình' (patterns) đặc trưng trước một trận động đất lớn.
Tuy nhiên, các nhà khoa học nhấn mạnh rằng đây không phải là một 'cầu vồng' (crystal ball) mà là một công cụ hỗ trợ ra quyết định. Dự đoán 70% có nghĩa là có 30% khả năng sai, do đó, các khuyến cáo phải được đưa ra thận trọng để tránh gây hoảng loạn không cần thiết. Hệ thống đã được thử nghiệm tại Nhật Bản và Chile, hai quốc gia có hoạt động địa chấn cao, và đã phát hiện thành công 12 trong số 17 trận động đất có độ lớn trên 5.0 trong năm qua. Các chính phủ đang xem xét tích hợp công nghệ này vào hệ thống cảnh báo sớm quốc gia.