Новы падыход са штучным інтэлектам можа дапамагчы прадказаць месцазнаходжанне штуршкоў пасля землятрусу
An землятрус гэта з'ява, выкліканая, калі рок пад зямлёй у Зямны кара раптоўна разрываецца вакол лініі геалагічнага разлому. Гэта выклікае хуткае вызваленне энергіі, якая стварае сейсмічныя хвалі, якія затым прымушаюць зямлю дрыжаць, і гэта адчуванне, што мы трапілі падчас землятрусу. Месца, дзе камень разбіваецца, называецца ачагом землятрус а месца над ім на зямлі называецца «эпіцэнтрам». Вызваленая энергія вымяраецца магнітудай, шкалой, каб апісаць, наколькі энергічным быў землятрус. Землятрус магнітудай 2 ледзь адчувальны і можа быць зафіксаваны толькі з дапамогай адчувальнага спецыялізаванага абсталявання, у той час як землятрус магнітудай больш за 8 можа выклікаць адчувальнае і моцнае дрыжанне зямлі. Землятрус звычайна суправаджаецца мноствам афтэршокаў, якія адбываюцца па падобным механізме і аднолькава разбуральныя, а іх інтэнсіўнасць і сур'ёзнасць шмат разоў падобныя на першапачатковы землятрус. Такія штуршкі пасля землятрусу ўзнікаюць звычайна на працягу першай гадзіны ці сутак пасля асноўнага землятрус. Прагназаваць прасторавае размеркаванне афтэршокаў вельмі складана.
Навукоўцы сфармулявалі эмпірычныя законы для апісання памеру і часу падземных штуршкоў, але вызначыць іх месцазнаходжанне ўсё яшчэ складана. Даследчыкі Google і Гарвардскага ўніверсітэта распрацавалі новы падыход да ацэнкі землятрус і прагназаванне месцазнаходжання афтэршокаў з выкарыстаннем тэхналогіі штучнага інтэлекту ў іх даследаванні, апублікаваным у Прырода. Яны спецыяльна выкарыстоўвалі машыннае навучанне - аспект штучнага інтэлекту. У падыходзе машыннага навучання машына «вучыцца» з набору дадзеных і пасля атрымання гэтых ведаў можа выкарыстоўваць гэтую інфармацыю, каб рабіць прагнозы адносна новых дадзеных.
Даследчыкі ўпершыню прааналізавалі базу дадзеных глабальных землятрусаў з дапамогай алгарытмаў глыбокага навучання. Глыбокае навучанне - гэта прасунуты тып машыннага навучання, у якім нейронавыя сеткі спрабуюць імітаваць працэс мыслення чалавечага мозгу. Далей яны імкнуліся ўмець прагноз афтэршокі лепш, чым выпадковыя здагадкі, і паспрабуйце вырашыць праблему "дзе" адбудуцца афтэршокі. Былі выкарыстаны назіранні, сабраныя ў выніку больш чым 199 буйных землятрусаў па ўсім свеце, якія складаюцца з каля 131,000 XNUMX пар асноўных і афтэршокаў. Гэтая інфармацыя была аб'яднана з мадэллю, заснаванай на фізіцы, якая апісвае, як Зямля будзе напружаны і напружаны пасля ан землятрус што потым выкліча афтэршокі. Яны стварылі сетку плошчай 5 квадратных кіламетраў, у межах якой сістэма будзе правяраць афтэршок. Затым нейронавая сетка будзе фармаваць адносіны паміж дэфармацыямі, выкліканымі асноўным землятрусам, і месцазнаходжаннем афтэршокаў. Як толькі сістэма нейронавай сеткі была добра навучана такім чынам, яна змагла дакладна прадказаць месцазнаходжанне афтэршокаў. Даследаванне было надзвычай складаным, паколькі яно выкарыстоўвала складаныя рэальныя дадзеныя землятрусаў. Даследчыкі альтэрнатыўна стварылі штучны і выгляд «ідэальных» землятрусаў для стварэння прагнозаў, а затым вывучыць прагнозы. Гледзячы на выхад нейронавай сеткі, яны паспрабавалі прааналізаваць, якія розныя «вялікасці», верагодна, будуць кіраваць прагназаваннем афтэршокаў. Правёўшы прасторавыя параўнання, даследчыкі прыйшлі да высновы, што тыповая карціна афтэршокаў фізічна «інтэрпрэтуецца». Каманда мяркуе, што велічыня, якая называецца другім варыянтам дэвіятарнага напружання напружання - проста называецца J2 - мае ключ. Гэтая велічыня добра інтэрпрэтуецца і звычайна выкарыстоўваецца ў металургіі і іншых галінах, але ніколі раней не выкарыстоўвалася для вывучэння землятрусаў.
Падземныя штуршкі выклікаюць дадатковыя траўмы, пашкоджваюць маёмасць, а таксама перашкаджаюць выратавальным мерапрыемствам, таму іх прагназаванне будзе выратавальным для чалавецтва. Прагназаванне ў рэальным часе можа быць немагчымым у гэты момант, паколькі сучасныя мадэлі штучнага інтэлекту могуць разглядаць толькі пэўны тып афтэршокаў і просты геалагічны разлом. Гэта важна, таму што лініі геалагічных разломаў маюць розную геаметрыю ў розных геаграфічных месцах планета. Такім чынам, у цяперашні час гэта можа быць непрыдатным для розных тыпаў землятрусаў ва ўсім свеце. Тым не менш, тэхналогія штучнага інтэлекту выглядае прыдатнай для землятрусаў з-за n колькасці зменных, якія неабходна ўлічваць пры іх вывучэнні, напрыклад, сіла штуршка, становішча тэктанічных пліт і г.д.
Нейронавыя сеткі распрацаваны для ўдасканалення з цягам часу, г.зн. па меры паступлення ў сістэму большай колькасці дадзеных адбываецца больш навучання і сістэма няўхільна ўдасканальваецца. У будучыні такая сістэма можа стаць неад'емнай часткай сістэм прагназавання, якія выкарыстоўваюцца сейсмолагамі. Планіроўшчыкі могуць таксама рэалізаваць экстраныя меры, заснаваныя на ведах аб паводзінах пры землятрусе. Каманда хоча выкарыстоўваць тэхналогію штучнага інтэлекту для прагназавання магнітуды землятрусаў.
***
{Вы можаце прачытаць арыгінальную даследчую працу, націснуўшы на спасылку DOI, прыведзены ніжэй у спісе цытуемых крыніц}
Крыніца (я)
DeVries PMR і соавт. 2018. Глыбокае вывучэнне мадэляў афтэршокаў пасля вялікіх землятрусаў. Прырода560 (7720).
https://doi.org/10.1038/s41586-018-0438-y
***
