Машинное обучение использовали для прогнозирования землетрясений в лабораторных условиях

Исследователи из Великобритании и США успешно применили методы машинного обучения для прогнозирования землетрясений. Хотя работа проводилась в лаборатории, эксперимент близко имитирует реальные условия, и его результаты могут быть использованы для предсказания времени реального сейсмического события.

Команда из Кембриджского университета, Лос-Аламосской национальной лаборатории и Бостонского университета выявила скрытый сигнал, предшествующий землетрясениям, и использовала этот «отпечаток» для обучения алгоритма машинного обучения. Результаты, которые также могут быть применены к прогнозу лавин, оползней и других явлений, опубликованы в журнале Geophysical Review Letters. Для геологов предсказание времени и магнитуды землетрясения является фундаментальной задачей. Хотя место будущего толчка определить относительно просто, вопросы «когда» и «насколько сильным» он будет, остаются нерешёнными десятилетиями.

В лабораторной установке, использующей стальные блоки для имитации физических сил реального землетрясения, исследователи с помощью машинного обучения анализировали акустические сигналы от «разлома». Алгоритм смог идентифицировать специфический паттерн в звуке, ранее считавшемся просто шумом, который возникает задолго до разрушения. Характеристики этого звука позволяют с точностью в несколько процентов оценить напряжение на разломе и оставшееся время до сейсмического события.

«Это первый случай, когда машинное обучение использовали для анализа акустических данных с целью предсказания землетрясения за долгое время до него, что даёт значительный запас времени для предупреждения», — отметил соавтор работы профессор сэр Колин Хамфрис. Хотя учёные указывают на различия между лабораторным экспериментом и реальным землетрясением, они планируют масштабировать свой подход, применяя его к реальным системам, например, на разломах Сан-Андреас в Калифорнии и Каскадия на северо-западе США и в Канаде.