Машинное обучение приближает сейсмологов к неуловимой цели: прогнозировать землетрясения задолго до их удара.
Группа независимых исследователей из США использовала машинное обучение, чтобы разобраться в физике землетрясений и выявить признаки надвигающихся природных явлений. После успешного прогнозирования лабораторных землетрясений, группа геофизиков применила алгоритм машинного обучения к землетрясениям на северо-западе Тихого океана.
В статье, опубликованной на этой неделе на сайте arxiv.org, Глен Джонсон и его команда сообщают, что они протестировали свой алгоритм на небольших землетрясениях в северо-западной части Тихого океана. Документ еще не прошел экспертную оценку, но внешние эксперты утверждают, что ее результаты «удовлетворительны». По словам Джонсона, они указывают, на то, что алгоритм может предсказать начало землетрясения «в течение нескольких дней и, возможно, даже быстрее».
ИИ анализирует другие землетрясения, а также события, которые происходят в коре и грунте до природных явлений. Так он может найти закономерности, которые могут означать приближение нового землетрясения.
«Это захватывающее событие», — отмечает Маартен де Хуп, сейсмолог из Университета Райс, который не был вовлечен в эту работу. «Я думаю, что это первое событие, о котором можно сказать, что мы действительно достигаем прогресса в предсказании землетрясений».
Ранее ученые из Университета Гренобль-Альп предложили новый гипотетический метод прогнозирования землетрясений — с помощью измерения волновых колебаний, которые производят грузовые поезда. Исследователи полагают, что резкое изменение скорости распространения волны вблизи разломов позволит прогнозировать скорое землетрясение. Исследование опубликовано в журнале Geophysical Research Letters. опубликовано econet.ru
Подписывайтесь на наш канал Яндекс Дзен!
Если у вас возникли вопросы по этой теме, задайте их специалистам и читателям нашего проекта здесь.
P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление - мы вместе изменяем мир! © econet
Источник: https://econet.ru/
Понравилась статья? Напишите свое мнение в комментариях.
Добавить комментарий