Нейросети для прогноза природных ЧС: землетрясения
Землетрясение - это колебания земной поверхности и подземные толчки, происходящие в результате движения тектонических плит.
Землетрясения, если они происходят в густонаселенных районах, могут нанести существенный ущерб жизни, здоровью и имуществу людей. Проведение исследовательской работы по наблюдению за предвестниками землетрясений, корреляционному анализу, исследованию механизма предвестников, решение проблемы прогнозирования землетрясений - сложная и имеющая большую научную ценность и социальную значимость работа.
В России исследованиями и мониторингом землетрясений занимаются следующие организации: Институт физики Земли, Росгидромет, Институт динамики геосфер - научно-исследовательский институт РАН, специализирующийся на геодинамике, сейсмологии и изучении землетрясений, Дальневосточное отделение РАН. Возможность применения нейросетевых методов при прогнозировании землетрясений изучают в том числе, ученые Федерального государственного бюджетного учреждения науки Федерального исследовательского центра «Единая геофизическая служба Российской академии наук».
Помимо государственных организаций (Геологическая служба США (USGS), Японское метеорологическое агентство (JMA), Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды (Росгидромет)) многие частные организации, такие как Early Warning Labs, ShakeAlert и MyShake, разрабатывают и внедряют системы раннего предупреждения землетрясений, используя сочетание сенсорных сетей, машинного обучения и других передовых технологий.
Понять заранее, что будет землетрясение, возможно. Существуют методы обнаружения изменения сейсмической активности и деформаций в земной коре, которые могут указывать на повышенную вероятность землетрясения, но на основе этих методов пока нельзя указать его точное время или место. Так, например, зафиксированное учеными напряженное состояние литосферы перед катастрофическим землетрясением Тохоку (Япония) в марте 2011 года, не помогло предотвратить гибель около 20 тысяч человек.
В качестве инструмента для прогнозирования землетрясений и систем раннего предупреждения сейчас активно рассматривают нейросети. Алгоритмы искусственного интеллекта, такие как машинное и глубокое обучение, обучают на исторических сейсмических данных для выявления закономерностей и составления прогнозов о будущих землетрясениях. Эти алгоритмы также можно использовать для анализа сейсмических данных в режиме реального времени.
Для реализации практической возможности применения искусственного интеллекта и достижения высокого уровня распознавания природы сейсмического события с помощью нейросетевого классификатора решаются следующие задачи: создание, обучение и тестирование нейросети на валидационном наборе данных.
Исследования по поиску и изучению предвестников землетрясений проводятся с использованием данных комплексных наблюдений. Функционирующие сети сейсмических, геодезических, скважинных и других видов наблюдений обладают достаточной оснащённостью для ведения мониторинга современных геодинамических процессов с использованием технологий цифровой регистрации сигналов, телекоммуникационных систем на базе мобильных, спутниковых и кабельных каналов связи, систем спутниковой навигации GPS, а также компьютерной обработки данных в режиме, близком к реальному времени. Данные геофизических, геохимических и метеорологических наблюдений представляют временные ряды с частотой дискретизации от суток до секунд и долей секунд. Такие временные ряды используются для изучения изменений регистрируемых параметров во времени и выделения аномалий, связанных с влиянием землетрясений и извержений вулканов.
Множество факторов усложняют прогнозирование землетрясений, включая ограниченный набор данных, доступных для обучения, нелинейный и хаотический характер землетрясений и влияние человеческой деятельности на измерения. Указанные факторы снижают точность прогнозирования землетрясений. Так в 2023 году ученые из Техасского университета (США) опубликовали результаты проведенного в Китае семимесячного испытания алгоритма ИИ, который был обучен обнаруживать аномалии в сейсмических данных как в исторических записях землетрясений за пятилетний период, так и в режиме реального времени. В эксперименте нейросеть точно предсказала 70% землетрясений на неделю вперед, при этом 14 прогнозов сбылись в пределах 320 км от предполагаемого местоположения и соответствовали ожидаемым магнитудам. В тоже время в прогнозе содержалась информация о восьми в итоге не произошедших землетрясениях, а также было пропущено одно фактически зафиксированное землетрясение.
На карте синими точками показаны землетрясения, предсказанные искусственным интеллектом, красными точками – зарегистрированные землетрясения (изображение: Yangkang Chen / Jackson School of Geosciences)
Несмотря на значительные технологические достижения, на 100% точно предсказать землетрясение пока невозможно. Но шаги в эту сторону уже сделаны: применение нейронных сетей для классификации сложно формализуемых феноменов в настоящее время становится распространённой практикой.
Прогноз сейсмической опасности в России на ближайшую неделю можно посмотреть по ссылке: http://www.gsras.ru/new/news/
