Геологи используют искусственный интеллект для прогнозирования оползней

Геологи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) разработали новый метод, использующий искусственный интеллект (ИИ) для более точного прогнозирования мест и причин возникновения оползней. Технология, описанная в журнале Communications Earth & Environment, может усилить меры по защите населения и инфраструктуры в наиболее подверженных стихийным бедствиям регионах мира.

Новый подход повышает точность и интерпретируемость прогнозов на основе машинного обучения, требует значительно меньше вычислительных ресурсов и обладает более широкой применимостью по сравнению с традиционными моделями. Он особенно актуален для таких регионов, как Калифорния, где засухи, лесные пожары и землетрясения создают идеальные условия для катастрофических оползней, риски которых усугубляются из-за изменения климата, приносящего более сильные и влажные штормы. Прогнозирование осложняется множеством факторов: рельефом, свойствами грунта и коренных пород, климатом, осадками и сейсмической активностью.

Ключевым преимуществом новой методики является её способность «показывать свою работу». В отличие от «чёрного ящика» стандартных глубоких нейронных сетей (DNNs), новый подход использует суперпозиционные нейронные сети (SNNs). Они позволяют исследователям анализировать вклад каждого из множества входных параметров (например, 15 геопространственных и климатических переменных для Гималаев, использованных в исследовании) в итоговый прогноз. Это даёт понимание того, какие факторы наиболее критичны для оценки риска.

«SNN настолько мала, что может работать на Apple Watch, в отличие от DNN, которым для обучения требуются мощные компьютерные серверы», — отметил соавтор работы Луи Буше. Разработка открывает путь к созданию эффективных систем раннего предупреждения для Калифорнии, Гималаев и других уязвимых регионов, учитывающих комплекс сигналов и прогнозирующих не только оползни, но и другие поверхностные опасности, такие как наводнения.