Американские и британские геологи создали новую систему искусственного интеллекта, способную предсказывать землетрясения, и успешно проверили ее работу в лабораторном имитаторе подземных толчков, говорится в статье, опубликованной в журнале GRL.
"Нам впервые удалось использовать систему машинного обучения для того, чтобы проанализировать акустические данные и предсказать землетрясение задолго до того, как оно на самом деле произойдет. Благодаря этому мы можем получить достаточное количество времени для того, чтобы своевременно предупредить и эвакуировать население. Удивительно, какие возможности нам предоставляет искусственный разум", — заявил Колин Хамфрис (Colin Humphreys) из Кембриджского университета (Великобритания).
Американские и британские геологи создали новую систему искусственного интеллекта, способную предсказывать землетрясения, и успешно проверили ее работу в лабораторном имитаторе подземных толчков, говорится в статье, опубликованной в журнале GRL.
"Нам впервые удалось использовать систему машинного обучения для того, чтобы проанализировать акустические данные и предсказать землетрясение задолго до того, как оно на самом деле произойдет. Благодаря этому мы можем получить достаточное количество времени для того, чтобы своевременно предупредить и эвакуировать население. Удивительно, какие возможности нам предоставляет искусственный разум", — заявил Колин Хамфрис (Colin Humphreys) из Кембриджского университета (Великобритания).
Как рассказывает Хамфрис, одной из причин того, почему текущие прогнозы землетрясений являются неточными или ошибочными, является то, что сейсмографы и другие наблюдательные устройства воспринимают бесчисленное множество сигналов, лишь часть из которых связана с накоплением энергии на границах разломов, а другие бывают порождены другими феноменами, никак не связанными с тектоническими процессами.
В некоторых случаях эти "помехи" удается отсеять и тогда прогноз получается достаточно точным, а в других случаях, подобно катастрофе 2009 года, неудача в этом отношении заканчивается непредсказуемым образом.
Схожие задачи, как обратили внимание Хамфрис и его коллеги, сегодня решают представители совершенно другой науки – компьютерные инженеры, занимающиеся разработкой различных систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Ключевой особенностью современных нейросетей является то, что они могут анализировать очень "грязные" данные и находить в них то, что требуется для решения задачи – к примеру, для сортировки фотографий кошек и собак или распознавания речи в шумном помещении.
Руководствуясь этой идеей, ученые создали специальный "эмулятор землетрясений" в Национальной лаборатории Лос-Аламос в США, который полностью имитировал то, что происходит в разломах при рождении новых подземных толчков, и использовали его для того, чтобы научить нейросеть "видеть" следы будущих землетрясений в том наборе данных, которые собирают сейсмографы.
Через некоторое время машина научилась корректно предсказывать "лабораторные" землетрясения с очень высокой степенью точности и достоверности, что, как считают ученые, показывает, что подобные методы можно применять и для прогнозов реальной сейсмической обстановки. С другой стороны, текущий алгоритм, скорее всего, пока нельзя использовать для этих целей, так как он был "выдрессирован" не на реальных данных, а на их имитации, и поэтому его прогнозы могут быть достаточно неточными при работе в полевых условиях.
РИА Новости https://ria.ru/science/2017102...
