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.
Telegram 
Дзен 
VK За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.
Исследователи из Нью-Йоркского университета (США) провели эксперимент, чтобы увидеть, как человек преобразовывает отдельные слова в смысловые цепочки. До сих пор наука изучала лишь «производство» отдельных слов, но не принципы этого действия.
За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Квантовые спиновые жидкости (КСЖ) обещают ученым развитие в областях квантовых вычислений и передачи энергии без потерь. В них магнитные моменты частиц теоретически не должны упорядочиваться даже при охлаждении до абсолютного нуля температур.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии