Inteligența artificială ar putea îmbunătăți previziunile pentru locurile în care vor lovi replicile cutremurului

O nouă inteligență artificială își transformă marele creier pentru a cartografi replicile cutremurelor.

Oamenii de știință au antrenat o rețea neuronală artificială pentru a studia relațiile spațiale dintre mai mult de 130.000 de cutremure principale și replicile acestora. În teste, AI a fost mult mai bine să prezică locațiile replicilor decât metodele tradiționale pe care le folosesc mulți seismologi, relatează echipa în 30 august. Natură.

Deși nu este posibil să se prezică unde și când va avea loc un cutremur, seismologii știu câteva lucruri despre replici. „Știm de mult timp că se vor grupa spațial și se vor degrada în timp”, spune geofizicianul Susan Hough de la US Geological Survey din Pasadena, California, care nu a fost autorul noului studiu.

Apoi, în 1992, o serie de cutremurări au provocat o rafală de interes în încercarea de a identifica locul exact care ar putea avea loc o replici, pe baza modului în care un șoc principal ar putea schimba stresul asupra altor defecțiuni. Mai întâi, un cutremur cu magnitudinea 7,3 a zguduit orașul Landers din California de Sud și alte comunități din deșert din apropiere. Trei ore mai târziu, o replici cu magnitudinea 6,5 ​​a lovit zona mai populată din Big Bear, la aproximativ 35 de kilometri distanță. A doua zi, o replici cu magnitudinea 5,7 a lovit aproape de Muntele Yucca, Nev., la aproape 300 de kilometri distanță.

„După 1992, oamenii căutau să înțeleagă [aftershock] modele mai detaliat”, spune Hough. Cercetătorii au început să încerce să distileze modelele complicate de schimbare a stresului folosind diferite criterii. Cel mai utilizat criteriu, „modificarea tensiunii de rupere Coulomb”, depinde de orientările defectelor.

Dar orientările defectelor din subsol pot fi la fel de complicate ca o plapumă nebună tridimensională, iar stresul poate împinge defectele din mai multe direcții diferite simultan. Imaginați-vă o carte așezată pe o masă: forța de forfecare împinge cartea în lateral și o poate face să alunece spre stânga sau spre dreapta. Stresul normal împinge în jos cartea, perpendicular pe masă, astfel încât să nu se miște. O astfel de problemă de calcul spinoasă poate fi adaptată pentru o rețea neuronală, spune Hough.

Oamenii de știință Phoebe DeVries de la Universitatea Harvard și colegii săi, inclusiv o echipă din Cambridge, Mass, de la Google AI, au introdus date despre mai mult de 130.000 de perechi de șoc principal-replică într-o IA. Aceste date au inclus nu numai locații și magnitudini, ci și diferite măsuri ale modificărilor stresului asupra faliilor de la cutremure. Inteligența artificială a învățat din date pentru a determina cât de probabil ar fi să se producă o replici într-un anumit loc, apoi echipa a testat cât de bine ar putea sistemul să identifice locațiile replici folosind date de la alte 30.000 de perechi șoc principal-replică.

Sistemul de inteligență artificială a prezis în mod constant locațiile de replici mult mai bine decât criteriul de eșec Coulomb, au descoperit cercetătorii. Acest lucru se datorează faptului că rezultatele AI au fost strâns corelate cu alte măsuri de modificare a tensiunii, cum ar fi cantitatea maximă de modificare a efortului de forfecare pe o defecțiune, spun oamenii de știință.

„Este un studiu grozav și ar putea deschide calea pentru lucrări viitoare de îmbunătățire a prognozei”, spune Hough. Dar studiul se concentrează doar pe tensiunile statice, care sunt schimbări permanente ale stresului din cauza unui cutremur. Replicile pot fi, de asemenea, declanșate de o sursă mai efemeră de stres cunoscută sub numele de stres dinamic, produs de zgomotul unui cutremur prin pământ, spune ea.

O altă întrebare este dacă un sistem de prognoză care a folosit o astfel de inteligență artificială ar putea intra în acțiune suficient de repede după un cutremur pentru ca previziunile sale de replici să fie de ajutor. Predicțiile din noul studiu au beneficiat de o mulțime de informații despre ce defecțiuni au alunecat și cu cât. Imediat după un mare cutremur, astfel de date nu ar fi disponibile pentru cel puțin o zi.

Utilizarea unei rețele neuronale pentru a studia problema replicilor „este o abordare foarte bună și eficientă”, spune seismologul Lucy Jones de la Caltech și fondatorul Centrului Dr. Lucy Jones pentru Știință și Societate, cu sediul în Los Angeles (SN: 31/03/18, str. 26).

Dar ea este de acord cu Hough că, pentru a ajuta la gestionarea riscurilor, sistemul ar trebui să poată răspunde mai rapid. Regula generală este că „indiferent de numărul de replici ai în prima zi, vei primi jumătate din acestea în a doua zi și așa mai departe”, spune Jones, care nu a fost implicat în noul studiu. „La o săptămână după cutremur, majoritatea replicilor au avut loc deja.”