Инструменты для прогнозирования землетрясений, работающие на основе искусственного интеллекта, могут прогнозировать риск афтершоков через секунды после первоначального толчка, говорится в новом исследовании. Исследователи утверждают, что модели машинного обучения могут предсказывать, где и сколько афтершоков произойдёт после землетрясения, практически в режиме реального времени.
Текущие методы имеют ограничения
Современные методы прогнозирования афтершоков — вторичных землетрясений, которые могут быть более разрушительными, чем первоначальные толчки — занимают несколько часов или дней, отмечают авторы. Быстрые прогнозы, созданные с помощью инструментов на базе искусственного интеллекта, могут помочь властям в принятии решений о мерах по обеспечению общественной безопасности и распределении ресурсов в районах, пострадавших от стихийных бедствий.
Разработка инструментов прогнозирования
Исследователи из Эдинбургского университета, Британской геологической службы и Университета Падуи создали инструменты прогнозирования на основе искусственного интеллекта. Они были разработаны путём обучения моделей машинного обучения на данных о землетрясениях в Калифорнии, Новой Зеландии, Италии, Японии и Греции — регионах, где землетрясения происходят регулярно.
Команда проанализировала способность моделей искусственного интеллекта прогнозировать количество афтершоков в течение 24 часов после землетрясений магнитудой 4 и выше. Они сравнили производительность своих моделей искусственного интеллекта с наиболее широко используемой системой прогнозирования, известной как модель последовательности афтершоков эпидемического типа (ETAS), которая используется в Италии, Новой Зеландии и США.
Результаты исследования
Хотя оба типа моделей демонстрируют схожие результаты в прогнозировании риска афтершоков, модели ETAS требуют гораздо больше времени для получения результатов — до нескольких часов или дней на одном компьютере среднего уровня, поскольку они включают в себя запуск большого количества симуляций, отмечает команда.
Обучая инструменты искусственного интеллекта на записях о прошлых землетрясениях из регионов с различными тектоническими ландшафтами, исследователи утверждают, что их модели можно использовать для прогнозирования риска афтершоков в большинстве частей мира, где происходят землетрясения. Исследование опубликовано в журнале Earth, Planets and Space.
Доктор философии Фотини Дервиши из Школы наук о Земле Эдинбургского университета и Британской геологической службы, возглавлявшая исследование, сказала: «Это исследование показывает, что модели машинного обучения могут выдавать прогнозы афтершоков за секунды, демонстрируя качество, сравнимое с прогнозами ETAS. Их скорость и низкая вычислительная стоимость предлагают значительные преимущества для практического использования: в сочетании с разработкой в режиме, близком к реальному времени, каталогов землетрясений с высоким разрешением на основе машинного обучения эти модели улучшат нашу способность отслеживать и понимать сейсмические кризисы по мере их развития».
Предоставлено:
[Университет Эдинбурга](https://phys.org/partners/university-of-edinburgh/)