ИИ предсказывает землетрясения с беспрецедентной точностью

Исследователи из Техасского университета разработали искусственный интеллект, который предсказал 70% землетрясений во время испытаний в Китае, что указывает на потенциал для снижения риска землетрясений в будущем.

ИИ, обученный на сейсмических данных, также занял первое место на международном конкурсе, что подчеркнуло его эффективность и открыло возможности для дальнейшего совершенствования в таких регионах, как Калифорния и Техас.

Новая попытка предсказать землетрясения с помощью ИИ породила надежды на то, что однажды эта технология сможет быть использована для ограничения влияния землетрясений на жизни и экономику. Разработанный исследователями Техасского университета в Остине, алгоритм ИИ правильно предсказал 70% землетрясений за неделю до того, как они произошли, во время семимесячного испытания в Китае.

ИИ был обучен обнаруживать статистические удары в сейсмических данных в реальном времени, которые исследователи сопоставляли с предыдущими землетрясениями. Результатом стал еженедельный прогноз, в котором ИИ успешно предсказал 14 землетрясений в радиусе около 300 км от предполагаемого места, где они должны были произойти, и с почти точно рассчитанной силой. Он пропустил одно землетрясение и выдал восемь ложных предупреждений.

Пока неизвестно, сработает ли этот же подход в других местах, но эта работа является важной вехой в исследованиях в области прогнозирования землетрясений с использованием ИИ.

«Прогнозирование землетрясений — это святой Грааль», — сказал Сергей Фомель, профессор Бюро экономической геологии Техасского университета и член исследовательской группы. «Мы пока не приблизились к тому, чтобы делать прогнозы для любой точки мира, но то, чего мы достигли, говорит нам, что то, что мы считали неразрешимой проблемой, в принципе разрешимо».

Испытание было частью международного конкурса, проведенного в Китае, в котором разработанный UT ИИ занял первое место среди 600 других проектов. Заявку UT возглавил сейсмолог бюро и ведущий разработчик ИИ Янкан Чен. Результаты испытания были опубликованы в журнале Bulletin of the Seismological Society of America.

«Вы не видите приближения землетрясений», — сказал Александрос Савваидис, старший научный сотрудник, возглавляющий Программу сейсмологической сети Техаса (TexNet) — сейсмическую сеть штата. «Это вопрос миллисекунд, и единственное, что вы можете контролировать, — это то, насколько вы готовы. Даже при 70% это огромный результат, который может помочь минимизировать экономические и человеческие потери и имеет потенциал для значительного повышения готовности к землетрясениям во всем мире».

Исследователи заявили, что их метод оказался успешным благодаря использованию относительно простого подхода к машинному обучению. ИИ был предоставлен набор статистических характеристик, основанных на знаниях команды о физике землетрясений, а затем ему было приказано обучиться на пятилетней базе данных сейсмических записей.

После обучения ИИ давал прогноз, улавливая признаки приближающихся землетрясений на фоне гула Земли.

«Мы очень гордимся этой командой и ее первым местом в этом престижном соревновании», — сказал Скотт Тинкер, директор бюро. «Конечно, важны не только местоположение и масштаб, но и время. Прогнозирование землетрясений — неразрешимая задача, и мы не можем переоценить ее сложность».

Исследователи уверены, что в местах с надежными сетями сейсмического слежения, таких как Калифорния, Италия, Япония, Греция, Турция и Техас, ИИ может повысить вероятность успеха и сузить свои прогнозы до нескольких десятков миль.

Одним из следующих шагов является тестирование ИИ в Техасе, поскольку в штате наблюдается высокий уровень незначительных и несколько землетрясений средней силы. TexNet бюро содержит 300 сейсмических станций и более шести лет непрерывных записей, что делает его идеальным местом для проверки метода.

В конечном итоге исследователи хотят интегрировать систему с физическими моделями, что может быть важно в условиях недостатка данных или в таких местах, как Каскадия, где последнее крупное землетрясение произошло за сотни лет до появления сейсмографов.

«Наша будущая цель — объединить физические и основанные на данных методы, чтобы получить нечто обобщенное, вроде chatGPT, которое мы сможем применять в любой точке мира», — сказал Чэнь.

Новое исследование является важным шагом на пути к достижению этой цели.

«Возможно, это произойдет нескоро, но многие достижения, подобные этому, в совокупности двигают науку вперед», — сказал Тинкер.