Сигнал, обнаруженный с помощью машинного обучения, предсказывает время до землетрясения

Исследования с использованием машинного обучения, опубликованные в двух связанных статьях в журнале Nature Geoscience, сообщают об обнаружении сейсмических сигналов, точно предсказывающих медленное проскальзывание разлома Каскадия. Такой тип деформации наблюдался перед крупными землетрясениями в других зонах субдукции.

Исследователи из Национальной лаборатории в Лос-Аламосе применили машинное обучение для анализа данных по Каскадии и обнаружили, что мега-надвиг излучает постоянный тремор, который является "отпечатком" смещения разлома. Что еще важнее, они обнаружили прямую связь между громкостью акустического сигнала разлома и его физическими изменениями. "Стоны" Каскадии, ранее считавшиеся бессмысленным шумом, указывали на его хрупкость.

"Поведение Каскадии было скрыто в данных. Пока машинное обучение не выявило точные закономерности, мы все отбрасывали непрерывный сигнал как шум, но он был полон ценной информации. Мы обнаружили высокопредсказуемый звуковой паттерн, который указывает на проскальзывание и разрушение разлома", — сказал ученый из Лос-Аламоса Пол Джонсон. — "Мы также нашли точную связь между хрупкостью разлома и силой сигнала, что может помочь нам точнее предсказать мегаземлетрясение".