Нейронные сети могут помочь прогнозировать разрушительные землетрясения

Искусственная нейронная сеть сделала первые шаги к прогнозированию времени и силы будущих разрушительных землетрясений, согласно исследователям из RIKEN. Их работа опубликована в журнале Nature Communications.

Исследовательская группа под руководством Наонори Уэды из Центра перспективных интеллектуальных проектов RIKEN (AIP) использовала особый тип нейронной сети — физически информированную нейронную сеть (Physics-Informed Neural Network, PINN). В отличие от обычных сетей, PINN обучаются не на данных, а на соблюдении физических законов, описываемых дифференциальными уравнениями. Команде удалось преодолеть ключевую трудность — разрыв смещения вдоль линии разлома — с помощью специально разработанной системы координат. Это позволило точно моделировать деформацию земной коры, даже вблизи разломов.

Этот подход имеет потенциал для высокоточного прогнозирования, особенно в условиях, где сбор данных затруднен, так как сети обучаются на физических законах. В качестве демонстрации метод применили к моделированию сдвиговых разломов, где блоки коры движутся горизонтально. Сеть смогла преобразовать информацию о конкретной точке внутри Земли в прогноз величины смещения коры в этом месте.

PINN представляют собой относительно новую форму машинного обучения, и исследователи надеются, что их подход может быть применен ко многим другим задачам, связанным с деформацией земной коры.