Под Калифорния има лабиринт от разломи – места, където големи скални късове се плъзгат над, под или един към друг. Те се движат със скоростта, с която расте нокът, докато накрая се сблъскат силно и това разклаща Земята. Неизбежно разрушителни земетресения ще разтърсят страната. Нищо не може да се направи, за да им се попречи. Но знанието къде може да се случи и изчисленията каква сила може да се отприщи означава, че общностите могат да се подготвят, пише „National Geographic“.
С други думи, най-добрият начин за смекчаване на тези бъдещи бедствия е да се начертаят карти на подземния свят, като също така се очертае всяка грешка и се наблюдава нейното поведение.
За да създадат тези карти, изследователите разполагат сеизмометри на повърхността – малки машини, които „усещат“ и записват всички видове вибрации, включително земетресенията. Сеизмичните вълни могат да се оприличат на музиката. Идентифицирайки „нотите“ и промените в ритъма, учените могат да разберат какви подземни „инструменти“ са ги създали, къде лежат и как се държат при разрушение.
В исторически план тази работа е била бавна и понякога неточна. Когато Закари Рос, асистент професор по геофизика в Калтех, започва работа в тази област в началото на 2010 г., той потърсил нови методи. Традиционните методи на науката за лов на земетресения „просто са гадни, честно казано“, споделя той. Дори най-добрите компютърни програми по това време са пропускали определени земетресения. Трябвало да има по-добър начин.
„Разполагахме с огромно количество данни“, казва Рос и обяснява, че тъй като Калифорния е толкова геологично активна и толкова подробно покрита със сеизмометри, е имало повече данни, отколкото човешките експерти, които сами по себе си биха могли да се справят. Освен това повечето „приплъзвания“ на разломи създават малки, незабележими трусове. Те излъчват толкова незначителни сеизмични вълни, че дори и най-квалифицираният сеизмолог може да има трудности да ги забележи в сеизмичните данни, особено когато приличат на шум от човешки източници, като трафик например.
През 2017 г. Рос имал просветление. Той видял как програмите за машинно обучение обработват огромни набори от снимки – идентифицирайки и категоризирайки елементи в тях, и то с точност и скорост, които хората не могат да сравнят. И така, помислил си той, защо да не приложим подобен подход към сеизмологията?
Първата цел на Рос: тези множество малки земетресения. Те може да са безобидни, но това не ги прави маловажни, защото един ден може да предизвикат бедствие.
Рос и колегите му проучили сеизмични вълни от цяла Южна Калифорния, които учените идентифицирали като истински земетресения. След това направили шаблони от тях, моментни снимки на модела на сеизмичната вълна на всяко земетресение. Накрая екипът задал алгоритъм върху сеизмичния запис, който търси неуловими трусове, които отговарят на тези шаблони, тези моментни снимки.
Алгоритъмът бързо идентифицирал близо 2 милиона преди това скрити малки земетресения от 2008 до 2017 г., което от своя страна осветило сложна мрежа от разломи и характеристики на разломи, които предишните търсения на земетресения не успявали да установят.
Резултатите, публикувани през 2019 г., „бяха толкова добри, че трябваше дори да се запитате дали това, което виждате, е наистина легитимно“, казва Рос.
„Това е толкова страхотна статия“, съгласява се Марин Денол, геофизик от Университета на Вашингтон, която също използва машинно обучение в своите изследвания. Тя добавя: „Трудът от работа там е феноменален.“
Имало обаче един недостатък. Програма, подобна на предшественик на истинския AI софтуер, можела да регистрира само земетресения в сеизмичните записи, които е била научена да разпознава. Новите сеизмични събития останали незабелязани.
Така че Рос се обърнал към по-модерни инструменти: програми за самообучение, софтуер, който можел да вземе съществуваща информация и да направи прогнози за бъдещето. Много бързо тези програми открили всякакви непознато звучащи земетресения – по-късно проверени от учени.
„Виждате толкова много неща, които са били напълно пропуснати“, казва Рос.
Тези програми за машинно обучение все още се развиват и са надхвърлили идентифицирането на тихи трусове и скрити грешки. Те са били разположени в цяла Калифорния, където са регистрирани нов клас продължителни, бавно мигриращи множество земетресения. В Хавай те са установили невиждана досега мрежа от пулсиращи и мигриращи разтопени скали под два активни вулкана, които традиционните методи за сеизмичен анализ не са успели да ги идентифицират.
„Това е на светлинни години повече от това, което можехме да направим преди няколко години“, споделя Рос, добавяйки: „Сега е на свръхчовешки нива.“
Днес мнозина в сеизмологичната общност приемат работата на Рос с предпазлив оптимизъм.
„Мисля, че наистина може да катапултира напред полето на сеизмологията“, казва Уенди Бохон, учен по сеизмични опасности и земетресения.
Изкуственият интелект /AI/ умножава и ускорява възможностите на един учен. Той може да обработва много сеизмични записи едновременно, като ги изобразява с голяма прецизност и в три измерения по-бързо, отколкото всеки човек би могъл за същото време.
Има известна загриженост, че геолозите, които не са изучавали машинното обучение, ще трябва да наваксват.
„Как можем да обучим по-широката сеизмологична общност да разбира и знае какво се случва под капака, така че да можем да оценим тези продукти по подходящ начин?“ пита Бохон.
Тъй като тези програми за машинно обучение работят с нарастваща прецизност, те могат да фокусират голяма част от плитката подповърхност на планетата. В крайна сметка те могат да бъдат използвани и за повишаване на скоростта и точността на системите за ранно предупреждение за земетресения – до голяма степен автономни програми, които прогнозират заплахи за живота и имуществото в моментите след началото на земетресението и изпращат на хората спешни текстови съобщения /бел. ред. – в САЩ/, преди сеизмичните вълни да ги достигнат. Те ще се присъединят към нарастващ набор от AI инструменти, използвани за смекчаване на последствията от бедствия.
В застрашеното от земетресения Токио, например, AI софтуер ще сканира изображения от камери, поставени на високи точки в целия град, за да разпознае пожари и срутвания на сгради и да предупреди властите в момента, в който се случат. Такива програми могат да спестят ценно време, необходимо за търсене и спасяване.
Но въпреки всичките си обещания, програмите за изкуствен интелект няма да заменят учените.
„Те са просто инструменти“, твърди Рос – такива, които с времето, както той подозира, ще станат обикновени като самите сеизмометри.
[…] Следващото чудовищно земетресение – има ли начин да… […]