OK computer: Как искусственный интеллект может помочь прогнозировать афтершоки

Новая модель на основе искусственного интеллекта (ИИ) в два раза повысила точность прогнозирования мест возникновения афтершоков. Исследование, проведенное учеными из Гарвардского университета и опубликованное в журнале Nature, показало, что нейронная сеть, обученная на данных о десятках тысяч землетрясений, способна точнее определять зоны риска.

Афтершоки могут быть более разрушительными, чем основные толчки, что делает критически важным их прогнозирование. Хотя сейсмологи умеют предсказывать время и силу афтершоков, определение их местоположения остается сложной задачей. Чтобы решить ее, исследователи применили метод глубокого обучения, обучив программу анализировать взаимосвязи между параметрами основного землетрясения (геометрия разлома, величина смещения, вызванные изменения напряжения в породах) и последующими афтершоками.

"Предыдущий базовый метод прогнозирования афтершоков имел точность около трех процентов на тестовом наборе данных. Наш подход с нейронной сетью показывает точность около шести процентов", — заявила соавтор исследования Фиби ДеВриз. По ее словам, новая модель точнее, поскольку разрабатывалась без сильных априорных допущений о том, где должны происходить афтершоки. При тестировании на 25% данных, не участвовавших в обучении, программа верно указала зоны высокого риска в 6% случаев против 3% у традиционных методов.

В статье, сопровождающей публикацию в Nature, профессор геофизики Стэнфордского университета Грегори Бероза отметил, что работа закладывает основу для дальнейших исследований, но требует осторожности в интерпретации. Он указал, что анализ сосредоточен на одном наборе факторов, влияющих на афтершоки, и опирается на параметры, которые сами по себе несут неопределенность. ДеВриз согласилась, что предстоит еще много работы, и назвала это исследование "мотивирующим началом, а не конечной точкой".