世界上最大的構造板塊在日本海岸附近震動兩分鐘後，日本氣象廳向大約5000萬居民發出了最後警告：8.1級地震引發的海嘯正向海岸逼近。但直到海浪到達數小時後，專家們才估算出2011年3月11日日本東北地震的真實規模。最終，它的震級達到了9級，造成至少1.8萬人死亡，其中一些地區甚至從未收到過警報。

現在，科學家找到了一種更加快速獲得準確數據的方法，即使用計算機算法來識別從斷層中以光速發射的引力波的尾跡。

“這是一種識別大地震的全新方法。”未參與此項研究的加州大學伯克利分校的地震學家Richard Allen說，“如果我們實施這個算法，就會更有信心確定這是否為一場真正的大地震，可以更早地在更大的範圍內發出警報。”

科學家通常利用地震儀等設備，通過監測地面振動或地震波來探測地震。但地震儀提供的預警量取決於地震與其之間的距離，以及傳播速度低於每秒6公里的地震波的速度。日本、墨西哥和加利福尼亞的地震網絡提供幾秒甚至幾分鐘的預警，這種方法在相對較小的地震中效果良好。“但超過7級以上，地震波就會使地震儀飽和，這使得最具破壞性的地震，如日本東北地震，難以識別。”Allen說。

最近，參與尋找引力波（由大質量物體運動在時空中產生的漣漪）的研究人員意識到，這些以光速傳播的重力信號也可以用來監測地震。“這個想法是，一旦質量移動到任何地方，引力場就會發生變化，而且所有東西都能感覺到它。”佛羅里達大學致力於激光干涉儀引力波天文台研究的物理學家Bernard Whiting說，“令人驚訝的是，即使在地震儀中也會出現這種信號。”

果然，在2016年，Whiting和同事報告說，常規地震儀可以探測到這些重力信號。地震導致質量的巨大變化；這些位移會產生引力效應，使現有的引力場和地震儀下的地面變形。通過測量兩者之間的差異，科學家得出結論，他們可以創建一種新的地震預警系統。重力信號在第一次地震波到達之前就會出現在地震儀上，這部分信號通常被忽略。Whiting說，通過將來自幾十個地震儀的信號相互疊加，科學家可以識別模式來解釋大型事件的規模和位置。

現在，蔚藍海岸大學的博士後Andrea Licciardi和同事建立了一種機器學習算法來進行模式識別。他們對模型進行了數十萬次模擬地震的訓練，然後在日本東北地區的真實數據集上進行測試。研究人員在《自然》報導稱，該模型在大約50秒內準確預測了地震的震級——比其他最先進的早期預警系統更快。

重力信號太弱，無法用現有技術探測8.3級以下的地震，該系統不太可能在地震儀覆蓋的地震區提供更多的預警。但艾倫說，它可以提供更可靠的大地震規模估計，這對預測海嘯尤其重要，因為海嘯通常需要額外10或15分鐘才能到達。這篇論文的合著者、蔚藍海岸大學地震學家Jean-Paul Ampuero說，有了這項技術，日本的地震學家就可以準確地確定震級，並在“地震開始後1到2分鐘”發出適當的警報。

但這項技術目前尚未投入使用，因為它還沒有對數據進行實時處理。該模型將在日本部署，但僅適用於可能產生“大地震”的特定斷層帶產生的地震。Licciardi說，該算法需要單獨訓練，以便在不同地區使用，研究人員目前正在秘魯和智利的地震台網中進行訓練。

“我們有了第一代算法……這是一個巨大的進步。”Allen，“現在讓我們去看看它是否真的有效。”