Машинное обучение предсказывает лабораторные землетрясения

Исследователи из Лос-Аламосской национальной лаборатории использовали машинное обучение для анализа акустического сигнала, излучаемого в лабораторных условиях при моделировании разлома. Этот подход позволил точно предсказать время, оставшееся до срыва (землетрясения).

Работа, опубликованная в Geophysical Research Letters, имеет потенциал для прогнозирования реальных землетрясений. Подход также применим к широкому спектру сценариев разрушения, включая хрупкое разрушение материалов, лавины и медленные землетрясения. Машинное обучение помогло выявить новые полезные сигналы, ранее считавшиеся просто шумом.

«В любой момент шум, исходящий из лабораторной зоны разлома, предоставляет количественную информацию о том, когда произойдет срыв», — заявил ведущий исследователь Пол Джонсон. Он отметил, что методика надежно предсказывает срыв задолго до события, что стало неожиданностью, так как ранее считалось, что важны только крупные события.