Усовершенствованный искусственный интеллект научился прогнозировать сильные землетрясения за несколько месяцев до их возникновения.
Согласно исследованию, общественность может получить предупреждение за несколько дней или месяцев до сильного землетрясения. Анализ проводился на основе двух крупных землетрясений в штатах Аляска и Калифорния.
Исследование и методика
Исследование проводилось под руководством доцента Геофизического института Аляскинского университета в Фэрбенксе Тарсило Жирона. Жирона, геофизик и специалист по обработке данных, занимается изучением предвестников вулканических извержений и землетрясений. Соавтором исследования стал геолог Кириаки Дримони из университета Людвига-Максимилиана в Мюнхене, Германия.
Методика обнаружения, основанная на машинном обучении, была опубликована 28 августа в журнале Nature Communications.
«Наше исследование показывает, что передовые статистические методы, в частности машинное обучение, имеют потенциал для идентификации предвестников крупных землетрясений путём анализа данных из отчётов о землетрясениях», — сообщил Жирона.
Учёные разработали компьютерный алгоритм для поиска данных и обнаружения аномальной сейсмической активности. Алгоритмы — это набор компьютерных инструкций, которые обучают программу интерпретировать данные, учиться на них и делать обоснованные прогнозы или решения.
Примеры исследований
В ходе исследования были проанализированы два крупных землетрясения:
- ·Землетрясение в Анкоридже, Аляска, в 2018 году (магнитуда 7,1).
- ·Серия землетрясений в Риджкресте, Калифорния, в 2019 году (магнитуды от 6,4 до 7,1).
Результаты и выводы
Землетрясение в Анкоридже произошло 30 ноября 2018 года и привело к значительным разрушениям. Используя алгоритм, учёные установили, что вероятность крупного землетрясения в течение 30 дней после обнаружения аномальной активности возросла до 80 % за три месяца до события и до 85 % за несколько дней до него.
Серия землетрясений в Риджкресте показала аналогичные результаты с вероятностью предсказания за 40 дней до начала серии.
Жирона и Дримони предполагают, что аномальная сейсмическая активность может быть связана с повышением давления порового флюида внутри разлома. Высокое давление порового флюида может привести к проскальзыванию разлома, если оно достаточно велико, чтобы преодолеть трение между блоками породы.
«Современные сейсмические сети создают огромные наборы данных, которые при правильном анализе могут предоставить ценную информацию о предвестниках сейсмических событий. Именно здесь достижения в области машинного обучения и высокопроизводительных вычислений могут сыграть преобразующую роль, позволяя исследователям выявлять значимые закономерности, которые могут сигнализировать о приближающемся землетрясении», — отметил Жирона.
