0
Дослідники з Техаського університету розробили штучний інтелект, який передбачив 70% землетрусів під час випробувань у Китаї, що вказує на потенціал для зменшення ризику землетрусів у майбутньому. Штучний інтелект, навчений на основі сейсмічних даних, також посів перше місце в міжнародному конкурсі, що підкреслює його ефективність і відкриває двері для подальшого вдосконалення в таких регіонах, як Каліфорнія та Техас.
Прорив у прогнозуванні землетрусів ШІ
Нова спроба передбачити землетруси за допомогою штучного інтелекту породила надію, що технологію одного разу можна буде використати для обмеження впливу землетрусів на життя та економіку. Розроблений дослідниками з Техаського університету в Остіні алгоритм штучного інтелекту правильно передбачив 70% землетрусів за тиждень до того, як вони сталися під час семимісячного випробування в Китаї.
Результати випробувань і глобальні наслідки
ШІ був навчений виявляти статистичні нерівності в сейсмічних даних у реальному часі, які дослідники поєднали з попередніми землетрусами. Результатом став тижневий прогноз, у якому штучний інтелект успішно передбачив 14 землетрусів у радіусі приблизно 200 миль від того місця, де вони, за його оцінками, мали статися, і їх сила була майже точною. Він пропустив один землетрус і дав вісім помилкових попереджень.
Поки що невідомо, чи буде такий же підхід працювати в інших місцях, але ці зусилля є важливою віхою в дослідженнях прогнозування землетрусів за допомогою ШІ.
Виклики та майбутні напрямки
«Прогнозування землетрусів — це святий Грааль», — сказав Сергій Фомель, професор Бюро економічної геології UT і член дослідницької групи. «Ми ще не наблизилися до того, щоб зробити прогнози для будь-якої точки світу, але те, що ми досягли, говорить нам про те, що те, що ми вважали неможливою проблемою, в принципі вирішується».
Випробування було частиною міжнародного конкурсу, проведеного в Китаї, на якому штучний інтелект, розроблений UT, став першим серед 600 інших проектів. Запис UT очолив сейсмолог бюро та провідний розробник штучного інтелекту Янкан Чен. Результати дослідження були опубліковані в журналі Бюлетень Сейсмологічного товариства Америки.
Вплив на готовність і подальші дослідження
«Ви не бачите землетрусів, — сказав Александрос Саввайдіс, старший науковий співробітник, який очолює Програму сейсмологічної мережі Техасу (TexNet) — сейсмологічної мережі штату. «Це питання мілісекунд, і єдине, що ви можете контролювати, це те, наскільки ви підготовлені. Навіть із 70 %, це величезний результат, який може допомогти мінімізувати економічні та людські втрати та має потенціал для значного покращення готовності до землетрусів у всьому світі».
Дослідники сказали, що їхній метод був успішним, дотримуючись відносно простого підходу машинного навчання. Штучний інтелект отримав набір статистичних характеристик, заснованих на знаннях команди про фізику землетрусів, а потім попросили потренуватися на п’ятирічній базі даних сейсмічних записів.
Після навчання штучний інтелект давав свій прогноз, вислуховуючи ознаки майбутніх землетрусів серед фонового шуму на Землі.
«Ми дуже пишаємося цією командою та її першим місцем у цьому престижному змаганні», — сказав Скотт Тінкер, директор бюро. «Звичайно, важливі не лише місце та масштаб, але й час. Прогнозування землетрусів — нерозв’язна проблема, і ми не можемо переоцінити цю складність».
Дослідники впевнені, що в місцях із надійними сейсмічними мережами відстеження, таких як Каліфорнія, Італія, Японія, Греція, Туреччина та Техас, штучний інтелект може підвищити рівень успіху та звузити свої прогнози до кількох десятків миль.
Одним із наступних кроків є тестування штучного інтелекту в Техасі, оскільки в цьому штаті часто трапляються землетруси малої та середньої сили. TexNet бюро містить 300 сейсмічних станцій і більше шести років безперервних записів, що робить його ідеальним місцем для перевірки методу.
Згодом дослідники хочуть інтегрувати систему з моделями на основі фізики, що може бути важливим там, де даних недостатньо, або в таких місцях, як Каскадія, де останній великий землетрус стався за сотні років до сейсмографів.
«Наша мета в майбутньому полягає в тому, щоб поєднати як фізику, так і методи, керовані даними, щоб дати нам щось узагальнене, наприклад chatGPT, що ми можемо застосувати в будь-якій точці світу», — сказав Чень.
Нове дослідження є важливим кроком до досягнення цієї мети.
«Це може бути далеко, але багато таких досягнень, як цей, разом узяті, рухають науку вперед», — сказав Тінкер.
