Login
Ученые использовали машинное обучение для расчета модели афтершоков после землетрясения.
Афтершоки - это дальнейшие толчки землетрясения, которые следуют за «главным толчком». Они по определению меньше, но иногда не сильно разнятся по силе.
Это первый случай, когда метод машинного обучения используется для определения того, где они могут произойти.
Исследователи надеются, что это и подобные методы улучшат наше понимание поведения землетрясений.
«Если вы думаете о прогнозах землетрясений, - говорит соавтор исследования профессор Брендан Мид из Гарвардского университета, - вы хотите сделать три вещи: вы хотите предсказать, когда они собираются быть, вы хотите сказать что-то о том, как они будут проходить и о том, где они собираются быть.
«То, что мы хотели сделать, чтобы решить последний этап этой проблемы, - это то, где будут афтершоки».
Команда использовала базу данных более 100 000 землетрясений и афтершоков, включая землетрясение в Японии в 2011 году, для обучения нейронной сети распознаванию моделей афтершоков.
Они предсказали эти закономерности в других землетрясениях, которых он раньше не видел.
Нейронные сети моделируются процессами и образцами человеческого мозга. Поэтому вместо того, чтобы вводить данные о главном землетрясении с помощью набора вычислений, а именно, как прогнозируются в настоящее время прорывы, сеть имела вычислительную мощность для изучения многих возможных путей.
Она может определить, какие области вокруг разлома в земной коре, вдоль которой происходят землетрясения, - вероятно, испытают, по крайней мере, одно последующее трясущееся событие после основного удара.
«Нейронная сеть только улучшилась», - говорит ведущий автор доктор Фиби ДеВриес из Университета Коннектикута.
Д-р Элизабет Кохран, сейсмолог Геологической службы США (USGS), которая не участвовала в исследовании, описала ее как «интересный подход».
«Это действительно дает вам очень хорошее представление о том, где можно ожидать афтершоков», - сказала она.
Однако д-р Кокран сказал, что его предсказание большего количества толчков не вызывает удивления.
«Мы очень далеки от того, чтобы это было полезно в любом оперативном смысле», - говорит д-р ДеВриес.
«Мы рассматриваем это как очень мотивирующий первый шаг».
Это не подход, который может интегрироваться с такими инициативами, как система раннего предупреждения ShakeAlert на западном побережье США, но нейронные сети могут предложить новый способ обработки обширной информации, собранной о землетрясениях и их афтершоках.
Многие подверженные землетрясениям районы, такие как Калифорния, имеют собственную постоянную сеть сейсмометров. Они обнаруживают и фиксируют всю активность встряхивания земли.
Но иногда сейсмологи хотят получить немного больше информации, и именно здесь важны афтершоки.
Д-р Cochran отправился на сайты землетрясений в Калифорнии, Оклахоме и Мексике, чтобы разместить сейсмометры, и есть команды по всему миру, которые мобилизуются, как только появляются новости.
Д-р Cochran и его коллеги создали датчик солнечной энергии в пустыне Юха, в южной Калифорнии, после землетрясения Эль-Кюкапа 2010 года
Иногда инструменты могут отправлять данные в реальном времени, которые могут быть использованы для информирования жителей о последующем толчке, но главная цель - узнать больше о самом землетрясении и лучше понять будущую деятельность.
«Потому что есть целая куча афтершоков, которые вы получаете в виде волн, путешествующих во многих направлениях ... это похоже на сканирование зоны разлома», - объясняет д-р Кокран.
