پیش‌بینی زمان، مکان و بزرگای زلزله یک کار چالش برانگیز است زیرا بیشتر زلزله‌ها الگوهای تکراری نشان نداده اند تا در بیشتر موارد منجر به پیش‌بینی نادرست ‌شود. تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی به دلیل توانایی خود در یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها شناخته شده هستند. در مورد پیش‌بینی زلزله، این مدل‌ها نیز نتیجه امیدوارکننده‌ای دارند.ساکنان لاکویلا، ایتالیا، بعد از زلزله 16 فروردین 1388 مقامات کمیته ملی ریسک حفاظت مدنی ایتالیا و زلزله شناسان برجسته این کشور را به دادگاه بردند، و موفق شدند تا به دلیل عدم پیش بینی صحیح، و اصرار بر عنوان اینکه «رویدادی رخ نخواهد داد» (نوعی پیش بینی عدم رخداد) حکم محکومیت نیز بگیرند.

در برخی موارد، مقامات دولتی و مدیران صنعتی ممکن است نخواهند در مورد خطر و ریسک زلزله بدانند زیرا ، در حال حاضر فرض را بر کافی دانستن اطلاعات موجود گرفته‌اند و از سوی دیگر نگران بیشتر شدن هزینه ها، به ویژه در زمان تنگنای اقتصادی هستند.
معمولا در ارایه میزان خطر بدترین سناریوها برای مراکز جمعیتی در مناطق شدیداً لرزه خیز و برای سازه‌های حساس تخمین می‌زنند و ارایه می‌کنند. رویکردهای جدید بر پایه سامانه‌های هوشمند و هوش مصنوعی، برای کاهش تلفات شامل هشدار پیش هنگام برای فعالیت‌های صنعتی و هشدار برای احتمال آسیب جانی به شهروندان‌، در زمان واقعی‌، برای واکنش فوری و کافی است.
پیش نشانگر های شناخته شده (به عنوان مثال، تغییرات نرخ کرنش، تغییرات سرعت لرزه‌ای، تغییرات هدایت الکتریکی، انتشار رادون، تغییرات در آبهای زیرزمینی، سیگنال‌های الکترومغناطیسی، ناهنجاری‌های حرارتی، رفتار غیرعادی حیوانات و الگوهای لرزه‌ای به صورت جداگانه، یک به یک، امکان موفقیت برای پیش‌بینی زلزله ندارند. درعوض سامانه‌های تشخیص پیش نشانگر ها باید از داده‌های جامع پیشنشانگری و تحلیل مجموعه پیش‌نشانگرها بهره بگیرد.
در یک مورد که داده‌های لرزه‌ای از ایسلند به صورت آنلاین پایش می‌شد، زمان، بزرگاو محل شکستگی یک زلزله با بزرگای 5 در ایسلند سه روز قبل از وقوع با موفقیت پیش‌بینی شد، ولی این موفقیت پیش‌بینی «در یک مورد»، بر اساس یک روش پایش واحد، نمی‌تواند به عنوان یک راه‌حل معتبر کلی و قابل تعمیم قابل اجرا برای همه انواع رویدادهای لرزه‌ای و همه محیط‌های ژئودینامیک ارایه و پیشنهاد شود.
در نتیجه، نیاز به پایش چند پارامتری پیش‌نشانگرهای زلزله بالقوه وجود دارد. ما در ایران در کنار سایر همکاران‌مان در دنیا شروع به جفت کردن دو یا چند پارامتر نظارت شده به منظور کسب اطمینان بهتر در تلاش های پیش بینی خود هستیم‌. تغییرات غلظت یون کلر و انتشار ژئوآکوستیک را در شبه جزیره کامچاتکا در گمانه‌های داخل همان منطقه لرزه‌ای با هم مطالعه شده و ناهنجاری‌های قابل توجهی را 70 تا 50 روز قبل از زلزله برای داده‌های هیدروژئوشیمیایی قبل از زلزله به دست آورده‌اند.
کتابی که در سال (2018) منتشر شده است ” با عنوان فرایندهای پیش از زلزله. رویکردی چند رشته ای به مطالعات پیش بینی زلزله” پیشرفت‌های دلگرم کننده‌ای را که در حوزه پژوهشهای ی پیش بینی زلزله به دست آمده است، ارایه میکند. نتایج مثبت فراخوانی شده نسبتاً متفاوت بود و منعکس کننده تلاش‌های پژوهشهای افراد، گروه‌های کوچک محققان یا در بهترین حالت، برنامه‌های ملی، مانند برنامه‌های چین یا تایوان iSTEP-1 و 2 و 3، پس از زلزله چی-چی 1999، اساساً مبتنی بر رایج‌ترین رویکرد جستجو‌، شناسایی پیش‌نشانگرهای معتبر جهانی و در نظر گرفتن تعداد کمی از پدیده‌های پیشگیرانه (متفاوت از کشوری به کشور دیگر) در سیستم های نظارت چند پارامتری مربوطه خود هستند. برای مثال، اگرچه حسگرهای زیستی به عنوان ضبط کننده‌های بالقوه سیگنال‌های پیش لرزه‌ای ذکر شده‌اند‌، هیچ یک از سیستم‌های نظارتی آنها را در برنامه‌های پژوهشهای به صورت نظام مند و بر اساس پیشفرض هنوز در نظر نمی‌گیرند. هنوز یک راهبرد مشترک برای پژوهش‌های جهانی به وضوح وجود ندارد زیرا، علاوه بر مسایل علمی ، نظرات و مدیریت دولتی و حاکمیتی نیز در کشورهای مختلف متفاوت است و در طول زمان تغییر می کند. به عنوان مثال، ایسلند، تایوان، چین، فدراسیون روسیه، آمریکا، ژاپن ، ترکیه و ایران در طی 20 سال گذشته به درجات مختلف از پژوهش‌های پیش‌بینی احتمالی زلزله حمایت کرده‌اند. ولی همین حمایتها نیز در کشورهای مختلف با شدت و ضعف بوده و به ویژه در کشورهای در حال توسعه مانند ترکیه و ایران، با وقوع شرایط تنگنای اقتصادی، حذف بودجه و حمایت مالی از پیش بینی، از اولین بخش‌های مدیریت بودجه برای عبور از تنگناها بوده است.