Машинное обучение повысило точность предсказания локации афтершоков - Гранит науки - 2018-09-10

Здравствуйте, у микрофона Марина Аствацатурян! 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. По данным авторов, такой подход дает более точный прогноз по локации вторичных толчков, чем стандартные сейсмологические методы, основанные на численных вероятностных предсказаниях грядущих событий. Самым значимым среди факторов, определяющих вероятность землетрясения, считается изменение в напряжении, которое возникает в результате первого землетрясения и влияет на область зарождения других ударов. Вероятностное предсказание зависит от общеизвестных статистических характеристик сейсмичности – пространственного и временного распределения подземных толчков. И хотя землетрясения группируются в пространстве и времени, крупные события редки, что осложняет само по себе документирование взаимодействия в переделах серии толчков. В то же время за крупными землетрясениями следуют тысячи афтершоков, которые неотличимы от других землетрясений. Механизм возникновения афтершоков тот же, что и у землетрясений, и происходят они в тех же геологических разрывах и в 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, называемую искусственной нейронной сетью, 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). Новости мировой науки вы найдете также на странице нашей программы в газете научного сообщества «Поиск».