हाल ही में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय बर्कले सहित कुछ उच्च शिक्षा संस्थानों के शोधकर्ताओं ने एक पेपर प्रकाशित किया है जिसमें उन्होंने एक गहन शिक्षण मॉडल RECAST को प्रशिक्षित करने की बात की है, जिसका उपयोग भूकंप भविष्यवाणी में सुधार के लिए किया जाता है। यह मॉडल न्यूरल नेटवर्क जनरेटिव मॉडल के आधार पर बनाया गया है, जो बड़े पैमाने पर ऐतिहासिक भूकंप डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है। मौजूदा मानक मॉडल ETAS की तुलना में, RECAST अधिक लचीलापन प्रदान करता है। शोधकर्ताओं ने GPU का उपयोग करके इस मॉडल को तेज गति से प्रशिक्षित किया और विभिन्न क्षेत्रों में इसका परीक्षण किया। परिणाम बताते हैं कि RECAST की भूकंप भविष्यवाणी की सटीकता ETAS की तुलना में काफी बढ़ी है। वे इस मॉडल को ओपन-सोर्स करने की योजना बना रहे हैं, ताकि अधिक टीमें इसका परीक्षण और सुधार कर सकें, जिससे भूकंप भविष्यवाणी की स्थिति को और बेहतर बनाया जा सके।