近日，挪威科研基金会NORSAR团队在《地球物理研究：机器学习与计算》期刊发表研究，证实人工智能可显著提升地震与隐蔽震源监测精度。研究团队基于三十年区域地震阵列记录，对比测试了三种AI信号融合策略。结果表明，先在阵列端合并多传感器数据再训练模型的方法探测准确率最高；而交由AI自主决策数据融合方式的模型计算效率最优，精度居中。针对实际应用，研究建议实时监测系统采用AI自主融合策略以兼顾速度，非实时分析则可选用高精度方案。不过，受限于区域训练数据集，模型跨地域泛化能力仍有欠缺，S波识别尤为明显。团队表示，纳入全球数据训练将有效改善此问题。总体而言，该AI模型成功强化了对微弱地震信号及地下核试验等活动的识别能力，为地震预警与核安保监测提供了高效的技术支撑。