Odborníci z Googlu a tým z Harvardovy univerzity používají AI k predikování dotřesů

Inženýři z Googlu a akademici z Harvardovy univerzity vymysleli metodu na předvídání míst, kde by se mohly vyskytnout dotřesy, tedy následné slabší otřesy po zemětřesení. Používají k tomu „vytrénovanou“ neurální síť.

Výzkumníci dodali síti historické seismologické údaje o 131 tisících otřesech a dotřesech a  poté její schopnosti predikce otestovali na vzorku 30 tisíc podobných dat. AI byla podstatně spolehlivější než dnes často využívaný a velmi přesný Coulombův model. Na škále přesnosti od 0–1, kdy jednička značí dokonale přesnou předpověď, dosáhl nový AI systém hodnoty 0,849, zatímco Coulombův model hodnoty 0,583.

Podle Brendana Meadeho, profesora planetárních věd na Harvardově univerzitě, jsou prvotní výsledky slibné. „O zemětřeseních je potřeba vědět tři věci. Kdy a kde se stanou a jakou budou mít intenzitu. Před zahájením výzkumu jsme používali pro predikci toho, kdy se stanou a jak budou silné, empirické zákony, s využitím AI se však můžeme zaměřit i na ‚kde‘,“ řekl webu sciencedaily.com.

Úspěch AI v této oblasti spočívá v její velké přednosti – schopnosti odhalit v komplexních datasetech dříve přehlédnuté vzorce. Právě na poli seismologie by mohlo být nasazení AI v budoucnu klíčové, protože dokáže najít ve velmi komplexních datech spojitosti. Seismické události v sobě totiž zahrnují velké množství proměnných, od struktury povrchu v různých oblastech přes interakci tektonických desek po způsoby, jakými se v Zemi šíří ve vlnách energie.

Podle výzkumníků byl jejich AI model schopný provádět své predikce započítáním faktoru známého jako Von Misesova podmínka plasticity. Jde o komplexní výpočet používaný k predikci toho, kdy se materiály začnou pod napětím deformovat. Používá se často v oblastech jako metalurgie a díky AI by se mohl stát relevantním i v geologii.

Navzdory slibným výsledkům je nasazení AI tohoto druhu zatím hudbou budoucnosti. AI model používaný výzkumníky z Harvardu a Googlu se totiž zaměřuje pouze na permanentní změny povrchu, které se označují jako statické napětí. Dotřesy však mohou být způsobeny i pozdějším praskáním v zemi, čemuž se říká dynamické napětí. Stávající model je v současnosti prý také příliš pomalý na to, aby mohl fungovat v reálném čase. I tak je však podle vědců potenciál využití neurální sítě pro predikci následných otřesů obrovský.

Zdroj: theverge.com, sciencedaily.com