Ученые разработали модель ИИ для прогнозирования землетрясений на Аравийском полуострове

Ученые создали модель искусственного интеллекта (ИИ), которая эффективно интерпретирует и распознает поведение определенных факторов в сейсмоопасных регионах для прогноза землетрясений до их возникновения. Исследование, опубликованное в журнале Remote Sensing, сосредоточено на Аравийском полуострове (Аравийской плите).

Модель представляет собой гибридный алгоритм Inception v3-ensemble extreme gradient boosting (XGBoost) с использованием метода shapely additive explanations (SHAP) для объяснения результатов машинного обучения. Для анализа использовались инвентарные данные USGS (Геологической службы США) за 22 года (землетрясения магнитудой ≥5 Mw), спутниковые снимки Landsat-8 и данные цифровой модели рельефа (DEM). Точность модели составила 87.9%.

Исследование подчеркивает, что для повышения точности прогнозных моделей необходимо включать новые факторы, такие как сейсмические разрывы (seismic gaps) и тектонические контакты (tectonic contacts), отсутствие которых ухудшает работу модели. К критически важным факторам для оценки пространственной вероятности (SPA) также относятся пиковое ускорение грунта (PGA), вариация магнитуды и плотность эпицентров. Ученые отмечают, что землетрясения в Турции 2023 года (Mw 7.8, 7.5 и 6.7) подтверждают результаты, полученные с помощью ИИ.

Результаты показывают, что будущие землетрясения с высокой вероятностью произойдут в определенных зонах, таких как Аденский залив, Красное море, Иран и Турция. При этом центральные районы Саудовской Аравии, Египта и Судана относятся к зонам с низкой вероятностью сейсмических событий. Авторы надеются, что их работа внесет вклад в разработку сейсмических нормативов для строительства в регионе.