Инженеры из Гарвардского университета вместе с Google разработали нейросеть, которая позволит предсказывать землетрясения намного точнее, чем традиционные методы, основанные, например, на Кулоновском критерии прочности. Об этом пишет Engadget.
Во время обучения нейросети исследователи загрузили в нее 130 тыс. шаблонов землетрясений и их отголосков, называемых афтершоками, которые произошли за последние несколько десятилетий. В отличие от стандартных методов предсказания, искусственный интеллект рассматривает два дополнительных фактора — максимальное изменение напряжения сдвига и критерий Крамера-Мезеса, который учитывается в промышленности, но никогда не использовался при предсказании сейсмических событий.
В результате инженерам удалось получить алгоритм, который по шкале абсолютной точности предсказаний от 0 до 1 сможет дать прогноз с оценкой в 0,849. При этом самый распространенный метод прогнозирования землетрясений на основе Кулоновского критерия прочности справился с задачей лишь на 0,583.
Брендан Мид, профессор Гарвардского университета: «Есть три вещи, которые мы хотим знать о землетрясениях: когда произойдут, насколько велики будут последствия и где именно будут находиться их эпицентр и афтершоки. На основе эмпирических законов мы можем ответить на первые два вопроса и сейчас работаем над решением третьего».
Исследователи отмечают, что нейросеть пока далека от идеального прогнозирования афтершоков, однако у искусственного интеллекта есть огромный потенциал в этой области.