Инструменты на основе ИИ прогнозируют риск афтершоков за секунды, показало исследование

Новое исследование показывает, что инструменты прогнозирования землетрясений, использующие искусственный интеллект (ИИ), могут оценивать риск последующих толчков (афтершоков) уже через секунды после основного сейсмического события. Машинное обучение позволяет прогнозировать, где и сколько афтершоков произойдет, практически в режиме реального времени.

В настоящее время стандартные методы прогнозирования афтершоков — вторичных толчков, которые могут оказаться разрушительнее основного землетрясения — требуют нескольких часов или даже дней. Быстрые прогнозы, генерируемые инструментами на основе ИИ, могут помочь властям в принятии решений о мерах общественной безопасности и распределении ресурсов в пострадавших районах.

Исследователи из Эдинбургского университета, Британской геологической службы (British Geological Survey) и Университета Падуи разработали эти инструменты. Модели машинного обучения обучались на данных о землетрясениях из Калифорнии, Новой Зеландии, Италии, Японии и Греции — регионов, регулярно испытывающих сейсмическую активность.

Команда оценила способность моделей ИИ прогнозировать количество афтершоков в течение 24 часов после землетрясений магнитудой 4 и выше. Их производительность сравнили с наиболее широко используемой оперативной системой прогнозирования — моделью последовательности афтершоков эпидемического типа (Epidemic-Type Aftershock Sequence, ETAS), применяемой в Италии, Новой Зеландии и США.

Оба типа моделей показали схожую точность в прогнозировании риска афтершоков. Однако модель ETAS требует значительно больше времени для получения результатов — до нескольких часов или дней на одном компьютере средней мощности, поскольку включает выполнение большого числа симуляций.

Обучение инструментов ИИ на данных о прошлых землетрясениях из регионов с различной тектонической обстановкой позволяет использовать эти модели для прогнозирования риска афтершоков в большинстве сейсмоактивных районов мира. Исследование опубликовано в журнале Earth, Planets and Space.

«Это исследование показывает, что модели машинного обучения могут создавать прогнозы афтершоков за секунды, демонстрируя качество, сопоставимое с прогнозами ETAS. Их скорость и низкая вычислительная стоимость дают существенные преимущества для оперативного использования: в сочетании с разработкой основанных на машинном обучении высокоточных каталогов землетрясений в режиме, близком к реальному времени, эти модели улучшат нашу способность отслеживать и понимать развитие сейсмических кризисов», — отметила ведущий автор исследования, аспирант Фотини Дервиси из Школы наук о Земле Эдинбургского университета и Британской геологической службы.