Машинне навчання може передбачати симульовані землетруси, слухаючи лінії розломів

Під час лабораторних випробувань з імітацією настільних землетрусів дослідники з Лос-Аламоської національної лабораторії в Нью-Мексико продемонстрували, що технологія машинного навчання може відігравати певну роль у прогнозуванні сильних поштовхів шляхом аналізу акустичних сигналів для пошуку ліній розломів, що не спрацьовують.

Для експерименту дослідники змоделювали землетруси за допомогою двох великих сталевих блоків, які були піддані навантаженню. Це призвело до того, що вони почали тертися один об одного, як тектонічні плити на поверхні Землі. Рух вивільняв енергію у вигляді сейсмічних хвиль – яка потім була проаналізована штучним інтелектом команди.

“Ми виявили, що штучний інтелект може навчитися розрізняти дуже специфічний шаблон в звуці, що видається розломом, перш ніж він розірветься, – розповів Digital Trends Бертран Руе-ЛеДюк, один з дослідників проекту. “Цей шаблон говорить нам про те, наскільки сильний стрес відчуває розлом. Після того, як цей ШІ буде навчений на експерименті, він може бути використаний для дуже точного прогнозування часу, що залишився до наступного лабораторного землетрусу, для того ж експерименту, але пізніше, або навіть для іншого експерименту. Зокрема, навіть одразу після лабораторного землетрусу ШІ може прослухати експеримент протягом дуже короткого часу і зробити точний прогноз часу, що залишився до наступного землетрусу”.

У геологічному співтоваристві ведеться багато дискусій з приводу того, чи можливо передбачення землетрусів, або ж землетруси є випадковими і тому не піддаються прогнозуванню. Руе-ЛеДюк зазначає, що той факт, що робота команди в лабораторних умовах дає надію на те, що прогнозування землетрусів у реальному світі може бути можливим. Хоча це буде нелегко.

“Ми почали працювати з реальними земними даними, і тут є багато додаткових викликів, – сказав Руе-ЛеДюк. “Зокрема, проблемою є навколишній шум, який вловлюють сейсмометри, що походить від людської діяльності, океанів або погоди. Інша проблема полягає в тому, що ми також отримуємо сигнали від багатьох розломів, розташованих поблизу розлому, який ми вивчаємо, і ці сигнали змішуються з тими, які нас цікавлять”.

Незважаючи на це, дослідники називають попередні результати багатообіцяючими. “У будь-якому випадку, ми впевнені, що дізнаємося набагато більше про тертя всередині реальних розломів, і це тільки допоможе нам зрозуміти і охарактеризувати [їх]”, – сказав нам Пол Джонсон, ще один дослідник проекту.

Рекомендації редакції

• ФБР: Глибокі фейки створюються з використанням ваших даних при влаштуванні на роботу
• Фотографії астронавта показали хмару тонганського попелу в атмосфері Землі
• NASA розіграє, що станеться, якщо в Землю вріжеться астероїд
• Особлива думка для браконьєрів: Чи можуть алгоритми прогнозування запобігти злочинам проти дикої природи?
• NASA моделює хмари на Марсі за допомогою суперкомп’ютера

Source: digitaltrends.com