Прогнозування штучним інтелектом землетрусів показує перспективні результати у випробуваннях.
На цій мапі показано локацію в Китаї землетрусів, передбачених штучним інтелектом (сині точки), з'єднані червоною лінією з місцями, де сталися фактичні землетруси (червоні точки). Числа вказують на тиждень, коли стався землетрус. Під час 30-тижневого випробування штучний інтелект, розроблений в Техаському університеті в Остіні, пропустив лише один землетрус. Фото: Янкан Чен/Школа геофізики Джексона Техаського університету.
Нова спроба передбачити землетруси за допомогою штучного інтелекту породила надії на те, що колись ця технологія може бути використана для обмеження впливу землетрусів на людські життя й економіку. Розроблений дослідниками з Техаського університету в Остіні, алгоритм штучного інтелекту правильно передбачав 70% землетрусів за тиждень до того, як вони сталися, під час семимісячного випробування в Китаї.
Штучний інтелект був навчений виявляти статистичні коливання в сейсмічних даних у реальному часі, зіставлених дослідниками з попередніми землетрусами. Результатом став тижневий прогноз, в якому штучний інтелект успішно передбачив 14 землетрусів у радіусі приблизно 200 миль від місця, де, за його розрахунками, вони мали статися, і з майже точно розрахунковою силою. Він пропустив один землетрус і зробив вісім хибних попереджень.
Наразі невідомо, чи спрацює такий метод в інших місцях, але ця робота є важливою віхою в дослідженні прогнозування землетрусів за допомогою штучного інтелекту.
Випробування було частиною міжнародного конкурсу, що проходив у Китаї, в якому штучний інтелект, розроблений Техаським університетом, посів перше місце серед 600 інших проєктів. Команду Техаського університету очолював сейсмолог бюро і провідний розробник штучного інтелекту Янкан Чен. Результати випробувань опубліковані в журналі Bulletin of the Seismological Society of America.
"Ви не бачите, як наближаються землетруси, – каже Александрос Савваїдіс, старший науковий співробітник, який очолює програму Техаської сейсмологічної мережі (TexNet) – сейсмічну мережу штату. – Це справа мілісекунд, і єдине, що ви можете контролювати, – це те, наскільки ви підготовлені. Навіть 70% є величезним результатом, може допомогти мінімізувати економічні та людські втрати і має потенціал для суттєвого вдосконалення підготовленості до землетрусів в усьому світі".
Дослідники кажуть, що їхній метод досяг успіху завдяки відносно простому принципу машинного навчання. Штучний інтелект отримав набір статистичних характеристик, що ґрунтуються на знаннях команди в галузі фізики землетрусів, після чого йому доручили тренуватися на п'ятирічній базі даних сейсмічних записів.
Після навчання штучний інтелект зробив свій прогноз, розпізнавши ознаки майбутніх землетрусів серед фонового гулу в Землі.
"Ми дуже пишаємося цією командою та її першим місцем у цьому престижному конкурсі, – сказав Скотт Тінкер, директор бюро. – Звичайно, важливе значення мають не лише локація та магнітуда, а й час, коли стався землетрус. Прогнозування землетрусів є нерозв'язною проблемою, і ми не можемо перебільшувати її складність".
Дослідники впевнені, що в місцях з потужними сейсмічними мережами, таких як Каліфорнія, Італія, Японія, Греція, Туреччина і Техас, штучний інтелект може покращити свій показник успішності і звузити свої прогнози до кількох десятків миль.
Одним із наступних кроків буде тестування штучного інтелекту в Техасі, оскільки в цьому штаті часто трапляються землетруси малої та середньої магнітуди. TexNet бюро налічує 300 сейсмічних станцій і понад шість років безперервних записів, що робить його ідеальним місцем для перевірки методу.
Дослідники хочуть інтегрувати систему з фізичними моделями, які можуть бути важливими там, де даних недостатньо, або в таких місцях, як Каскадія, де останній великий землетрус стався за сотні років до появи сейсмографів.
"Наша майбутня мета – поєднати фізику і методи, побудовані на даних, щоб отримати щось узагальнене, на кшталт chatGPT, яке ми зможемо застосувати в будь-якій точці світу", – сказав Чен.
Нове дослідження є важливим кроком до досягнення цієї мети.
"Можливо, до цього ще далеко – втім, багато досягнень, подібних цьому, разом узяті є тим, що рухає науку вперед", – сказав Тінкер.
University of Texas at Austin
AI-driven earthquake forecasting shows promise in trials
Phys.org, 05.10.2023
17.10.2023