Geologii americani și britanici au creat un nou sistem de inteligență artificială capabil să prezică cutremure și l-au testat cu succes într-un simulator de cutremure de laborator, potrivit unui articol publicat în revista GRL.
„Pentru prima dată, am putut folosi un sistem de învățare a mașinilor pentru a analiza datele acustice și a prezice un cutremur cu mult înainte de a se întâmpla de fapt. Acest lucru ne permite să avem timp suficient pentru a avertiza și a evacua populația în timp util. Este uimitor ce oportunități ne oferă inteligența artificială”, a spus Colin Humphries de la Universitatea din Cambridge.
Cutremurele și alte cataclisme periculoase asociate cu interiorul Pământului apar cel mai adesea la granițele defectelor dintre plăcile tectonice, a căror mișcare este adesea împiedicată de nereguli la marginile lor. Când mișcarea plăcilor se oprește, la punctul de contact al acestora se acumulează energie potențială, care poate fi eliberată sub formă de căldură și explozii puternice de unde acustice în momentul în care rocile din aceste nereguli nu pot rezista și se rup.
Oamenii de știință încearcă de mult timp să înțeleagă ce procese controlează acumularea acestei energii și caută, de asemenea, modalități de a „vedea” prin interiorul Pământului, astfel încât să putem afla despre apariția unor astfel de zone de stres tectonic și să prezică probabilitatea, puterea și timpul de apariție a noului tremur prin proprietățile lor.
În ciuda progreselor enorme în acest domeniu, astfel de predicții sunt încă extrem de inexacte, ceea ce adesea dă naștere la dispute între oamenii de știință și politicienii cărora nu le place ambiguitatea. De exemplu, seismologii care au prezis în mod incorect magnitudinea cutremurului din L'Aquila din Italia în 2009 au primit adevărate pedepse cu închisoarea pentru „dezinformarea” populației și moartea a aproximativ trei sute de persoane. Acest lucru demotivează în continuare sismologii și alți oameni de știință să facă orice predicții specifice pentru viitor.
Potrivit Humphreys, unul dintre motivele pentru care prezicerile actuale ale cutremurului sunt inexacte sau eronate este faptul că seismografele și alte dispozitive de observare primesc nenumărate semnale, doar unele dintre ele sunt asociate cu acumularea de energie la granițele defectelor, în timp ce altele sunt generate de alte fenomene., neconectat în niciun fel cu procese tectonice.
În unele cazuri, aceste „obstacole” pot fi eliminate - apoi prognoza este destul de exactă, iar în alte cazuri, cum este dezastrul din 2009, eșecul în acest sens se încheie într-un mod imprevizibil.
Probleme similare, așa cum au observat Humphries și colegii săi, astăzi sunt soluționate de reprezentanții unei științe complet diferite - ingineri de calculatoare care dezvoltă diverse sisteme de învățare a mașinilor și inteligență artificială. O caracteristică cheie a rețelelor neuronale moderne este aceea că pot analiza date foarte „murdare” și pot găsi în ele ceea ce este necesar pentru a rezolva o problemă: de exemplu, să sorteze fotografii de pisici și câini sau să recunoască vorbirea într-o cameră zgomotoasă.
Video promotional:
Ghidați de această idee, oamenii de știință au creat un „emulator de cutremur” special la Laboratorul Național Los Alamos din SUA, care imită complet ceea ce se întâmplă în defecțiunile când se nasc tremururi noi și l-au folosit pentru a învăța rețeaua neuronală să „vadă” urmele viitoarelor cutremure. în setul de date pe care se colectează seismografele.
După ceva timp, mașina a învățat să prezică corect cutremurele „de laborator” cu un grad foarte mare de precizie și fiabilitate - acest lucru, potrivit oamenilor de știință, arată că metode similare pot fi utilizate pentru a prezice situația seismică reală. Pe de altă parte, algoritmul actual, cel mai probabil, nu poate fi încă utilizat în aceste scopuri, întrucât a fost „instruit” nu pe date reale, ci pe imitația lor și, prin urmare, previziunile acestuia pot fi destul de inexacte atunci când lucrăm în teren.
