Искусственный интеллект против стихии: Как технологии учатся прогнозировать землетрясения
Прогнозирование землетрясений — это одна из самых сложных задач науки. Однако современные технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, уже доказывают свою эффективность в анализе сейсмических данных. На протяжении последних лет в этой области появилось множество перспективных исследований.
Сейсмические алгоритмы из Филиппин
Ученые Graduate School, Polytechnic University of the Philippines, совместно с коллегами из University of the Philippines, опубликовали работу, в которой использовали передовые модели машинного обучения — от классических ARIMA до нейронных сетей CNN и LSTM. Исследование основывалось на данных о магнитудах землетрясений, предоставленных компанией DATA CUBE. Их подход позволил значительно улучшить точность долгосрочного прогнозирования.
Дата публикации их исследования — 1 апреля 2024 года. Полные результаты доступны на ResearchGate.
Международный взгляд: Иран и США
В июне 2024 года исследователи Shahid Beheshti University (Тегеран) и Emory University (Атланта) представили совместное исследование, в котором для анализа сейсмической активности использовались алгоритмы SVM, ANN и Random Forest. Основной целью было прогнозирование землетрясений на основе меток классов, где 1 — ожидается землетрясение, и 0 — нет.
Хотя проект столкнулся с ограничением небольшого объема данных, он показал, что даже в таких условиях можно достичь полезных результатов.
Грузинская точность
Грузинские ученые из Института геофизики при Тбилисском государственном университете предложили оригинальный подход к прогнозированию землетрясений, анализируя изменения уровня воды в глубоких скважинах. С помощью алгоритмов Decision Tree и SVM они научились предсказывать землетрясения магнитудой выше 3.5 на сутки вперед.
Данное исследование подчеркивает важность локальных данных, таких как состояние водных ресурсов, для точного прогнозирования сейсмической активности.
Американский прорыв
Команда ученых из Калифорнийского университета (Беркли и Санта-Крус), а также Технического университета Мюнхена разработала масштабируемую модель RECAST, способную прогнозировать землетрясения на 14 дней вперед. В своей работе они использовали синтетические данные и информацию о землетрясениях в Южной Калифорнии.
Особенность RECAST в том, что ее точность растет по мере увеличения объема данных, что делает эту модель перспективной для применения в других регионах.
Будущее за искусственным интеллектом
Все представленные проекты показывают, что ключ к успешному прогнозированию землетрясений лежит в данных и технологиях их обработки. Использование таких методов, как нейронные сети, деревья решений и глубокое обучение, позволяет не только понять закономерности сейсмических процессов, но и предупреждать о катастрофах заранее.
Вопрос лишь в том, сколько времени и ресурсов потребуется, чтобы такие системы стали частью глобальной сейсмической инфраструктуры.