近日，灾后重建与管理学院梁超博士课题组在地震动态破裂与人工智能交叉领域取得新的进展，在地球物理学领域国际权威期刊《Journal of Geophysical Research: Solid Earth》（Nature Index）发表了题为“RuptureNet2D, a Deep Neural Network Based Surrogate for Dynamic Earthquake Rupture Simulation in Two Dimensions”的研究论文。学院创新班2021级本科生龚泽康、王子羿作为共同第一作者，梁超博士为通讯作者，其他合作者包括学院Andreas Nienkötter 博士与彭新艳副教授、北京大学任春美博士及四川大学建筑与环境学院王健泽副教授。

地震的动态破裂模拟对灾害评估至关重要，但计算成本高昂。该研究开发了端到端的深度学习模型RuptureNet2D（如下图），可高效预测地震破裂时间和最终滑移，速度较传统模拟大幅提升（达1000至10万倍）。该模型为复杂地震过程的快速分析和动力学反演提供了新方法，助力提升动力学反演与地震灾害评估效率。

目前，龚泽康同学将赴美国西北大学博士项目深造，王子羿同学已保研至四川大学计算机学院。