Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Система машинного обучения научилась предсказывать землетрясения с точностью до часов
Японские сейсмологи обучили нейросеть на большом каталоге сгенерированной сейсмической активности, чтобы выяснить, как искусственный интеллект анализирует эти данные. Предсказания лабораторных землетрясений оказались точными вплоть до часов перед главным ударом.
Важное направление в геологической науке — изучение и предсказание землетрясений. Но поскольку у человечества не столь много данных о прошлых землетрясениях, а закономерности их возникновения достаточно неуловимы, помочь в таких исследованиях может искусственный интеллект. Этот метод уже показал свою эффективность. Например, система машинного обучения, прослушивая акустический сигнал лабораторных землетрясений, научилась предсказывать толчки по данным, которые люди раньше принимали за шум. Примечательно, что она не знала о прошлых землетрясениях и основывалась на мгновенных физических характеристиках.
Тем не менее использовать нейросети для предсказания реальных разломов пока рано. Во-первых, типичные временные интервалы землетрясений исчисляются сотнями и тысячами лет, а для прогнозов нужно учитывать подробности, короткие временные промежутки — месяцы и дни.
Во-вторых, сейсмологи пока не понимают, каким образом система машинного обучения предсказывает лабораторные землетрясения. И возможное решение проблем состоит в том, чтобы посмотреть, как искусственный интеллект будет работать с каталогом «искусственных разломов», которые возникают по понятным причинам.
Именно этим занялась группа японских исследователей из Киото. Они взяли каталог 18 тысяч землетрясений, созданный при моделировании сейсмической активности за 900 лет. С этим каталогом ранее работали другие сейсмологи из Японии, которые установили, что крупные форшоки (предшествующие толчки) как раз перед мейншоками (главные удары) показывают характерное увеличение частоты. В новом исследовании, опубликованном в журнале Geophysical Research Letters, специалисты решили посмотреть, как нейросеть оценит время до главных толчков на основе ранее смоделированных землетрясений.
Авторы научной работы классифицировали все землетрясения, кроме главных, как форшоки, объясняя это тем, что афтершоков (повторных толчков) в списке мало. Но нейросеть этой классификации не видела и анализировала данные классическим и эффективным в прогнозировании методом случайного леса. Затем исследователи изучили, как размер обучающих данных (интервал и количество толчков) влияет на точность прогнозов, и сгенерировали каталог «искусственных землетрясений» за две тысячи лет.
Выяснилось, что нейросеть на основе нескольких землетрясений может рассчитать признаки приближающегося мейншока в условиях, когда до главного удара осталось меньше часа. Но такой подход слишком чувствителен к поведению, похожему на мейншок, когда много толчков случаются за короткий промежуток времени. Иными словами, точность теряется при увеличении временного масштаба.
Напротив, ИИ с крупной сетью данных с трудом распознает признаки скорого главного толчка, но отражает общий тренд. Наиболее эффективной показала себя модель со средним уровнем сетей, то есть она учитывала как длительные процессы, так и короткие последовательности. Точность такого прогноза составила 0,89, где максимальное значение — 1,00.
Причины, по которым модель искусственного интеллекта способна предсказывать лабораторные землетрясения, как предполагают сейсмологи, состоят в том, что нейросеть анализирует эволюцию сейсмического импульса и интервал повторяемости толчков. Увеличив размер обучающих данных, исследователи получили ожидаемый результат. Чем меньше набор данных, тем меньше точность, но интересно, что качество не сильно выросло при анализе 115 циклов мейншоков (большой каталог) по сравнению с 41 циклом (маленький каталог). Авторы посчитали, что нейросеть достигла своего предела.
Совокупно такой подход к обучению ИИ позволяет прогнозировать время до главного удара с высокой точностью. Предсказания работают как в масштабе десятилетий, то есть задолго до предстоящего землетрясения, так и в интервале часов и минут непосредственно перед мейншоком.
В будущем необходимо проверить, как модель будет вести себя в реальных условиях, где сейсмические каталоги содержат гораздо меньше данных (несколько десятилетий). Вдобавок эти эксперименты проходили на одном разломе глубиной 2,4 километра, и неясно, сможет ли новая система работать в более сложной ситуации. Наконец, пока не вполне ясно, будет ли такая система вообще работать на реальных землетрясениях.
Отметим, что в попытках создать автомобили без водителя Waymo и ряд других компаний уже использовали обучение нейросетей на программно симулированном «вождении», чем-то похожем на лабораторные землетрясения из новой научной работы. Разработчики беспилотных машин думали, что, поскольку объем симулирования может быть намного больше, чем у реального вождения, он лучше научит их ПО управлять машиной.
Однако оказалось, что симулированное вождение лишено специфики, характерной для вождения реального, поэтому на практике все так называемые беспилотные машины до сих пор требуют удаленного управления инженерами в критически сложных ситуациях.
Международный коллектив исследователей при участии ученых из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ изучил, как выбор иностранного языка влияет на когнитивные способности человека. Оказалось, что языки, непохожие на родной, стимулируют когнитивную функцию на начальном этапе их изучения, а близкие к родному имеют отложенный эффект и помогают мозгу эффективнее работать при более высоком уровне владения иностранным языком.
Несколько лет назад ученые открыли белый карлик, вращающийся вокруг солнцеподобной звезды в системе KIC 8145411. После ряда спектроскопических исследований выяснилось, что этот объект очень «легкий». В свою очередь, компьютерное моделирование показало, что маломассивные белые карлики в такого рода системах существовать не могут. После нового анализа американские астрономы, наконец, объяснили этот феномен.
Что заставляет одних животных быть моногамными, иметь на протяжении жизни только одного партнера и ухаживать за потомством, в то время как другие близкородственные виды не стеснены подобными рамками и могут вести беспорядочную половую жизнь? Исследователи из США и Канады, вероятно, нашли ответ на этот вопрос — по крайней мере для двух видов хомячков.
Международный коллектив исследователей при участии ученых из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ изучил, как выбор иностранного языка влияет на когнитивные способности человека. Оказалось, что языки, непохожие на родной, стимулируют когнитивную функцию на начальном этапе их изучения, а близкие к родному имеют отложенный эффект и помогают мозгу эффективнее работать при более высоком уровне владения иностранным языком.
Десятки лет назад ученые выдвинули гипотезу, что облик рода Homo возник под действием специфической задачи: добычи дичи с помощью бега. Несмотря на общую логичность этой версии, против нее выдвигали ряд контраргументов: бег энергозатратен, да и примеров «беговой охоты» в XX веке не столь много. Похоже, теперь оба эти возражения снимаются.
У Марса и Солнца есть сходство: условия в ионосфере планеты, особенно над областями сильных остаточных магнитных полей, похожи на условия в короне светила. Ученые предполагали, что это может приводить к объемным выбросам на Красной планете вроде корональных выбросов на Солнце. И вот впервые им удалось засечь следы такого события.
Ученые из Австралии и Канады пришли к выводу, что подавляющее большинство одиноких людей не вступает в романтические отношения из-за страха. С одной стороны ими руководят опасения, что их отвергнут, с другой — что они потеряют свою независимость.
Ледяной покров Антарктики претерпевает значительные изменения на протяжении года, и его поведение хорошо изучено в общем. Но некоторые локальные аномалии объяснить не получается вот уже несколько десятилетий. Одна из них — полынья возвышения Мод, или полынья моря Уэдделла, которая появляется нерегулярно на одном и том же месте. Международная команда океанологов, наконец, смогла разгадать механизмы ее образования.
Международный коллектив исследователей при участии ученых из Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ изучил, как выбор иностранного языка влияет на когнитивные способности человека. Оказалось, что языки, непохожие на родной, стимулируют когнитивную функцию на начальном этапе их изучения, а близкие к родному имеют отложенный эффект и помогают мозгу эффективнее работать при более высоком уровне владения иностранным языком.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии