加州大学伯克利分校的地震学家 Richard Allen说：“这是一种全新的（识别）大震级地震的方法，”他没有参与这项研究。“如果我们实施这种算法，我们就会对这是一次真正的大地震有更大的信心，而且我们可以更快地在更大的区域内发出警报。”
科学家们通常通过监测地面振动，或地震波，用被称为地震仪的设备来探测地震。他们能够提供的预先警告的数量取决于地震和地震仪之间的距离，以及地震波的速度，地震波的速度低于每秒6千米。日本、墨西哥和加利福尼亚的网络提供了几秒钟甚至几分钟的提前预警，而且这种方法对相对较小的地震很有效。但是超过7级，地震波就会使地震仪饱和。Allen说，这使得破坏性最强的地震，如东日本大地震，最难识别。
最近，参与寻找重力波的研究人员意识到，这些以光速传播的重力信号也可能被用来监测地震。佛罗里达大学从事激光干涉仪引力波天文台工作的物理学家Bernard Whiting说：“这个想法是，只要质量在任何地方移动，重力场就会发生变化，而且......一切都会感觉到它。令人惊讶的是，这个信号甚至会出现在地震仪中。”
在2016年，Whiting和他的同事报告说，普通地震仪可以探测到这些重力信号。地震导致质量的巨大变化；这些变化发出重力效应，使现有的重力场和地震仪下面的地面都发生变形。通过测量这两者之间的差异，科学家们认为他们可以创建一种新的地震预警系统。重力信号在第一个地震波到来之前就出现在地震仪上，在地震图的一个部分，传统上被忽略。Whiting说，通过将几十个地震仪的信号组合在一起，科学家们可以确定模式来解释大型事件的规模和位置。
现在，蔚蓝海岸大学的博士后Andrea Licciardi和他的同事已经建立了一个机器学习算法来做这种模式识别。他们在数十万次模拟地震上训练了该模型，然后在东北地区的真实数据集上测试了该模型。研究人员周四在《自然》杂志上报告说，该模型在大约50秒内准确预测了地震的震级，比其他最先进的预警系统更快。
Whiting说：“这不仅仅是一个想法的种子--他们已经证明了它可以做到。我们展示的是一个原则性的证明。他们所展示的是一个实施的证明。”
重力信号太弱，无法用目前的技术来探测小于8.3级的地震，而且该系统不太可能在已经被地震仪覆盖的地震区提供额外的提前警告。但它可以提供更可靠的大地震规模估计，这一点至关重要，特别是对于预测海啸来说，海啸往往需要额外的10或15分钟才能到达，Allen说。有了这种技术，日本的地震学家可以准确地确定东北地区的震级，并在“地震开始后的1或2分钟内发出适当的警报，”同样在蔚蓝海岸大学的地震学家、该论文的共同作者Jean-Paul Ampuero说。“在2011年，这需要几个小时。这将是非常好的。”
但该技术还没有投入使用。它还没有实时处理数据。该模型将被部署在日本--但只针对可能产生"大地震"的特定断层区所产生的地震。Licciardi说，该算法需要单独训练，以便在不同地区使用，研究人员目前正在为秘鲁和智利的地震网络进行训练。尽管如此，“我们有一个第一代算法......这是一个巨大的进步，”Allen说。“现在让我们去弄清楚它是否真的有效。”