Машинное обучение повысило точность предсказания афтершоков. Об этом сообщают Nature News; Science News.
За всеми крупными землетрясениями следуют более слабые, но все равно ощутимые и разрушительные подземные толчки — афтершоки. Внимание к ним усилилось за последнее десятилетие, отмеченное рядом мощных землетрясений в Италии, Новой Зеландии и Японии, причем в этих событиях первые землетрясения в череде толчков были не самыми разрушительными. Сейсмолог из Гарвадского университета (Harvard University) Фиби деВрис (Phoebe DeVries) с коллегами опубликовали в Nature статью, в которой описано, как с помощью машинного обучения можно оценить влияние изменений в геологическом напряжении, возникающем при землетрясениях, на пространственное распределение афтершоков.
Самым значимым среди факторов, определяющих вероятность землетрясения, считается изменение в напряжении, которое возникает в результате первого землетрясения и влияет на область зарождения других ударов. Механизм возникновения афтершоков тот же, что и у землетрясений, и происходят они в тех же геологических разрывах и тех же условиях, что и прочие землетрясения. А потому имеет смысл предполагать, что понимание взаимодействий между самым крупным землетрясением в серии (его называют майншоком) и его афтершоками будет способствовать углублению общих представлений о взаимодействии землетрясений.
ДеВрис с коллегами изучали взаимодействия майншоков с афтершоками по открытым базам данных о перемещениях геологических пластов на противоположную сторону разрыва, которые вызваны основным землетрясением, и их распределении в пространстве. По этим распределениям авторы подсчитали индуцированные главным землетрясением изменения в напряжении, заложили полученные результаты в математическую модель (нейронную сеть), и обучили ее определять вероятность возникновения афтершока в том или ином месте на пространственной решетке. По сообщению авторов, искусственный интеллект предсказывает локации афтершоков значительно эффективнее, чем принятая в настоящее время модель описания деформации грунта Кулона — Мора (Coulomb failure criterion).
Нет комментариев