Искусственный интеллект обучили давать прогнозы по сейсмоактивности

Ученые Кэмбриджского университета использовали машинное обучение для нейросети, в целях научить искусственный интеллект предсказывать начало и мощность землетрясения 

Проблема предсказания подземных толчков довольно остро стоит перед учеными. Научиться анализировать данные, удешевить оборудования, суметь давать своевременные прогнозы — все это дает повод проводить все новые и новые исследования. Например, совсем недавно мы писали, что ученые Стэнфордского университета создали и протестировали систему обнаружения сейсмических волн с помощью оптоволокна.

А теперь исследователи Кэмбриджского университета обучили нейросеть распознавать подземные толчки, в том числе и шум мягких пород. Итогом исследования стало умение искусственного интеллекта давать краткосрочные прогнозы по возможным землетрясениям в лабораторных условиях. Способ предсказания землетрясений, основанный на использовании методов машинного обучения, описан коллективом ученых в журнале Geophysical Research Letters.

В лабораторных условиях была имитирована тектоническая активность. Исследование проводилось с помощью сейсмической испытательной установки в Лос-Аламосской национальной лаборатории. Ученые применили машинное обучение на основе метода random forest для определения факторов, предшествующих появлению землетрясения. Использованный метод машинного обучения был основан на множестве деревьев решений, каждое из которых прогнозировало время до ближайшего колебания.

Наиболее эффективным фактором предсказания лабораторного землетрясения оказались низкочастотные звуки, издаваемые блоками до самого столкновения, ранее принимавшимися за обычный шум. Эти звуки издает сбросовая грязь, богатая глиной мягкая порода, во время разлома при движении земных масс. Этот «шум» помог точно предсказать время начала землетрясения и его мощность.

На обложке: Методология проведенного исследования.
Фото: onlinelibrary.wiley.com