Искусственный интеллект научился предсказывать землетрясения
Алгоритм искусственного интеллекта, разработанный в Техасском университете, успешно предсказал 70% землетрясений в ходе испытаний, продемонстрировав потенциальные улучшения готовности к землетрясениям и управления рисками. Его результаты на международном конкурсе подчеркивают его точность и адаптивность.
Исследователи из Техасского университета разработали искусственный интеллект, который предсказал 70% землетрясений во время испытаний в Китае, что указывает на потенциал для будущего снижения риска землетрясений.
ИИ, обученный на сейсмических данных, также занял первое место в международном конкурсе, что подчеркивает его эффективность и открывает возможности для дальнейшего совершенствования в таких регионах, как Калифорния и Техас. Новая попытка предсказать землетрясения с помощью ИИ породила надежду на то, что эта технология может быть использована для ограничения воздействия землетрясений на жизнь и экономику.
ИИ был обучен обнаруживать статистические неровности в сейсмических данных в режиме реального времени, которые исследователи сопоставляли с предыдущими землетрясениями. В результате ИИ успешно предсказал 14 землетрясений в пределах 200 миль от места, где они должны были произойти, и почти точно рассчитанной силы. Он пропустил одно землетрясение и дал восемь ложных предупреждений.
Пока неизвестно, будет ли такой же подход работать в других местах, но эта работа является важной вехой в исследованиях по прогнозированию землетрясений с помощью ИИ. «Предсказание землетрясений — это святой Грааль, — говорит Сергей Фомель, профессор Бюро экономической геологии UT и член исследовательской группы. — Мы еще не приблизились к тому, чтобы делать прогнозы для любой точки мира. Но, как мы обнаружили, в принципе решаемо то, что мы считали неразрешимой проблемой».
Испытания проводились в рамках международного конкурса, проходившего в Китае, на котором ИИ, разработанный UT, занял первое место из 600 других проектов. От UT в конкурсе участвовал сейсмолог бюро и ведущий разработчик ИИ Янкан Чен. Результаты испытаний были опубликованы в журнале Bulletin of the Seismological Society of America.
«Вы не видите, как происходят землетрясения, — говорит Александрос Савваидис, старший научный сотрудник, возглавляющий программу Texas Seismological Network Program (TexNet) — сейсмическую сеть бюро. — Это вопрос миллисекунд, и единственное, что вы можете контролировать, — это то, насколько вы готовы. Даже при 70% это огромный результат, который может помочь свести к минимуму экономические и человеческие потери и способен значительно улучшить готовность к землетрясениям во всем мире».
Исследователи заявили, что их метод успешен благодаря относительно простому подходу к машинному обучению. ИИ был задан набор статистических характеристик, основанных на знаниях команды о физике землетрясений, а затем ему было предложено обучиться на пятилетней базе данных сейсмических записей. После обучения ИИ выдал свой прогноз, выслушав признаки приближающихся землетрясений среди фонового гула Земли.
«Мы очень гордимся этой командой и ее первым местом в этом престижном конкурсе, — сказал Скотт Тинкер, директор бюро. — Конечно, важны не только местоположение и магнитуда, но и время. Прогнозирование землетрясений — неразрешимая проблема, и мы не можем переоценить ее сложность».
Исследователи уверены, что в местах с надежными сетями сейсмического слежения, таких как Калифорния, Италия, Япония, Греция, Турция и Техас, ИИ сможет повысить процент успеха и сузить прогнозы до нескольких десятков миль. Одним из следующих шагов станет тестирование ИИ в Техасе, поскольку в этом штате часто происходят землетрясения малой и средней силы. В сети TexNet Бюро имеется 300 сейсмических станций и более шести лет непрерывно ведутся записи, что делает ее идеальным местом для проверки метода.
В конечном итоге исследователи хотят интегрировать систему с физическими моделями, что может быть важно там, где данных мало, или в таких местах, как Каскадия, где последнее крупное землетрясение произошло за сотни лет до появления сейсмографов.
«Наша будущая цель — объединить физические методы и методы, основанные на данных, чтобы получить нечто обобщенное, вроде chatGPT, что мы сможем применить в любой точке мира», — говорит Чен. Новое исследование — важный шаг к достижению этой цели. «Возможно, до этого еще далеко, но многие достижения, подобные этому, взятые вместе, — это то, что двигает науку вперед», — сказал Тинкер.
Ранее анализ данных, собранных сейсмометром на Марсе, показал, что космические объекты падают на Марс гораздо чаще, чем предполагалось. Основываясь на количестве близких толчков, связанных с ударами, которые были зафиксированы зондом Mars InSight за время его работы, команда ученых подсчитала, что Марс почти ежедневно испытывает удары камней размером с баскетбольный мяч, врезающихся в его поверхность.
