Японські сейсмологи зробили значний крок у прогнозуванні землетрусів, застосувавши штучний інтелект (ШІ) для аналізу сейсмічних даних. Їхнє нещодавнє дослідження включало навчання нейронної мережі на великому каталозі синтетичних сейсмічних активностей, щоб визначити її ефективність у прогнозуванні реальних землетрусів. Це дослідження виявило перспективні результати, особливо в прогнозуванні лабораторних землетрусів з високою точністю аж до годин, що передують основним сейсмічним подіям.
Поняття “коридор затемнень” у сейсмології включає періоди, позначені послідовністю сонячних і місячних затемнень. У цей час сейсмічна активність, як правило, особливо інтенсивна. Нещодавнє дослідження, яке охоплювало період з 25 березня по 8 квітня 2024 року, включало низку значних астрономічних і сейсмічних подій, кульмінацією яких стало 8 квітня, яке багато експертів називають найтурбулентнішим днем у році.
Дослідники використали метод, відомий як алгоритм випадкового лісу, для аналізу каталогу, що містить 18 000 змодельованих землетрусів за 900 років. Цей каталог був раніше створений для вивчення сейсмічних закономірностей, особливо частоти підземних поштовхів, що призводять до великих землетрусів. Нейронна мережа, оснащена цими даними, мала на меті передбачити час головних поштовхів на основі закономірностей, що спостерігаються в передпоштовхах.
Цікаво, що дослідження висвітлило виклики та обмеження використання ШІ в цьому контексті. Ефективність нейромережі варіювалася залежно від обсягу даних, на яких вона навчалася. Маючи великий обсяг даних, ШІ міг розпізнавати довгострокові закономірності та прогнозувати основні потрясіння зі значним запізненням. Однак він мав проблеми з короткостроковими прогнозами, якщо тільки сейсмічна активність не була неминучою.
Одним з ключових висновків стала здатність ШІ розрізняти сейсмічний шум і значущі дані, що свідчить про те, що навіть те, що людина може сприймати як несуттєве, може бути ключем до прогнозування сейсмічних подій. Цей аспект машинного навчання може революціонізувати те, як сейсмологи інтерпретують сейсмічні дані, забезпечуючи глибше розуміння механіки землетрусів.
Незважаючи на перспективні результати, практичне застосування ШІ для прогнозування реальних землетрусів залишається складним завданням. Цикли землетрусів можуть тривати століттями, що ускладнює отримання вичерпних даних у реальному часі для навчання ШІ. Крім того, конкретні умови, в яких проводилося моделювання – на єдиній лінії розлому на глибині 2,4 кілометра – можуть неточно відображати складніші геологічні сценарії.
Дослідження проводить паралелі з іншими галузями, такими як технологія автономних транспортних засобів, де штучний інтелект тренується з використанням змодельованих середовищ. Подібно до сейсмічного прогнозування, симуляція в автономному водінні пропонує великий обсяг даних, але не має реальної складності, що вимагає людського нагляду в непередбачуваних ситуаціях.
На завершення, хоча це дослідження є проривом у використанні ШІ для прогнозування землетрусів, воно також підкреслює необхідність подальших досліджень. Тестування моделі в різних геологічних умовах та інтеграція сейсмічних даних у реальному часі може підвищити точність і надійність прогнозів землетрусів, що потенційно призведе до значного прогресу в забезпеченні готовності до стихійних лих та управлінні ризиками.