Искусственный интеллект, созданный французскими учеными, позволяет фиксировать землетрясения быстрее, чем самые современные сейсмографы, анализируя незначительные колебания гравитационного поля Земли.
Землетрясения высокой интенсивности характеризуются не только колебаниями земной коры, но и изменениями в гравитационном поле Земли. В отличие от сейсмических волн, которые распространяются внутри планеты, гравитационное поле изменяется практически мгновенно, со скоростью света, что позволяет значительно быстрее выявлять потенциальную опасность.
Для выявления этого сигнала с почти такой же скоростью ученые из Франции использовали искусственный интеллект. В ходе испытаний разработанная ими модель зафиксировала землетрясение всего за 50 секунд. Андреа Ликарди (Andrea Licciardi) и его коллеги описывают это в своей новой статье, опубликованной в журнале Nature.
Авторы работы полагают, что их методика способна расширить возможности существующих систем сейсмического мониторинга, предоставив принципиально новые возможности для раннего предупреждения о подобных угрозах. Существующие установки основаны на данных сейсмометров. Они, безусловно, эффективны и регулярно помогают спасать жизни, но не обеспечивают достаточно быстрой оценки уровня опасности.
Для оценки магнитуды землетрясения геофизики используют Р-волны, так как они распространяются от эпицентра быстрее других и первыми достигают датчиков. Если землетрясение отличается значительной мощностью, этот сигнал может быть настолько интенсивным, что не позволяет сразу произвести точную оценку магнитуды. Любое землетрясение подразумевает перераспределение массы внутри планеты, что влечет за собой изменения в ее гравитационном поле. Ранее такой сигнал признавался слишком слабым для выделения из общего фона. Впервые это удалось сделать лишь в 2017 году.
Аналогичный анализ был проведен и на архивных данных о многочисленных сильных землетрясениях, зафиксированных за последние десятилетия. Результаты продемонстрировали, что гравитационные сигналы потенциально позволяют обнаружить землетрясение значительно раньше, чем наступление сейсмических толчков, что дает возможность своевременно принять меры предосторожности. Оставалось найти подходящий инструмент.
Машинная модель PEGSNet, разработанная Андреа Ликарди и его коллегами, стала таким инструментом. Для обучения модели использовали данные о реальных землетрясениях, а также полумиллион симулированных событий, поскольку их оказалось недостаточно для подготовки нейросети. В частности, речь идет о сильных толчках магнитудой не менее 8,3: для более слабых событий ИИ пока не может распознать нужный сигнал.
Для оценки производительности PEGSNet использовались данные гравитационного мониторинга, полученные в ходе известного японского землетрясения 2011 года. Сейсмическое событие вошло в число самых сильных за всю историю наблюдений: магнитуда составила 9 баллов, а эпицентр располагался на расстоянии 70 километров от восточного побережья Японии. В результате сейсмические колебания достигли ближайшего острова в течение нескольких минут, а волны цунами – через несколько десятков минут.
Новый метод позволил выявлять толчки в гравитационном поле быстрее, чем это делали сейсмографы – всего за 50 секунд после их начала. Благодаря применению искусственного интеллекта, такая скоростная фиксация землетрясений превратилась из концепции в реальный, работоспособный метод, который можно будет внедрить на множестве станций сейсмического мониторинга. Возможно, в некоторых местах их дополнят и новые инструменты для прогнозирования приближающейся волны цунами на основе изменений магнитного поля Земли, о которых мы уже рассказывали.