Сейсмические данные, собранные перед массивным оползнем у гренландского фьорда, показывают, что тонкие сигналы о надвигающемся событии присутствовали, но ни один аналитик-человек не мог вовремя собрать ключи воедино, чтобы сделать прогноз. В результате цунами, разрушившего деревню Нуугаатсиак, четыре человека погибли, девять получили ранения, а 11 зданий смыло в море.
В исследовании, проведенном бывшим приглашенным ученым Райс Леонардом Сейду, ныне доцентом Университета Гренобль-Альпы, используются методы, разработанные инженерами Райс и соавторами Мартеном де Хоопом и Ричардом Баранюком. Их отчет с открытым доступом в Nature Communications показывает, как методы глубокого обучения могут обрабатывать подавляющее количество данных, предоставляемых сейсмическими инструментами, достаточно быстро, чтобы предсказывать события.
Де Хооп, который специализируется на математическом анализе обратных задач и глубоком обучении совместно с Департаментом Земли, окружающей среды и планет Райс, сказал, что достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) хорошо подходят для независимого мониторинга больших и растущих объемов сейсмических данных. По его словам, ИИ способен определять кластеры событий и обнаруживать фоновый шум, чтобы устанавливать связи, которые эксперты-люди могут не распознать из-за предубеждений в своих моделях, не говоря уже об объеме.
За несколько часов до события Нуугаатсиак эти небольшие сигналы начали появляться в данных, собранных близлежащей сейсмической станцией. Исследователи проанализировали данные с полуночи 17 июня 2017 года до одной минуты до слайда в 11:39 p.м. что выпустило до 51 миллиона кубометров материала.
Алгоритм Райса выявил слабые, но повторяющиеся грохоты – не обнаруживаемые в необработанных сейсмических записях – которые начались примерно за девять часов до события и со временем усилились, что привело к оползню.
«Предшественником этой статьи был наш соавтор Пьеро Поли из Гренобля, который изучал событие без ИИ», – сказал де Хооп. «Они обнаружили кое-что в данных, которые, по их мнению, нам следует изучить, и поскольку этот район изолирован от множества других шумов и тектонической активности, это были самые чистые данные, с которыми мы могли работать, чтобы опробовать наши идеи."
Де Хооп продолжает тестировать алгоритм для анализа вулканической активности в Коста-Рике, а также участвует в спускаемом аппарате НАСА InSight, который доставил сейсмический детектор на поверхность Марса почти два года назад.
По словам де Хооп, постоянный мониторинг, который доставляет такие предупреждения в режиме реального времени, спасет жизни.
"Люди спрашивают меня, является ли это исследование важным – и да, это большой шаг вперед – и можем ли мы предсказать землетрясения. Мы не совсем готовы к этому, но это направление, на мой взгляд, одно из самых многообещающих на данный момент."
Когда де Хуп присоединился к Райсу пять лет назад, он поделился опытом в решении обратных задач, которые включают работу в обратном направлении от данных, чтобы найти причину.
Баранюк – ведущий эксперт в области машинного обучения и распознавания сжатия, которые помогают извлекать полезные данные из разреженных выборок. Вместе они грозная команда.
«Самым захватывающим в этой работе является не текущий результат, а тот факт, что этот подход представляет собой новое направление исследования машинного обучения в применении к геофизике», – сказал Баранюк.
«Я пришел из математики глубокого обучения, а Rich пришел из обработки сигналов, которые находятся на противоположных концах дисциплины», – сказал де Хооп. "Но здесь мы встречаемся посередине. И теперь у нас есть потрясающая возможность для Райс использовать свой опыт в качестве центра, где сейсмологи могут собирать и соединять эти части. Сейчас так много данных, что невозможно обработать другим способом."
Де Хуп помогает повысить репутацию Райс как эксперта в области сейсморазведки на симпозиуме Simons Foundation Math + X, на котором уже были представлены мероприятия по исследованию космоса и смягчению последствий стихийных бедствий, таких как извержения вулканов и землетрясений. Третье мероприятие, даты которого будут объявлены, будет посвящено изучению приложений глубокого обучения для солнечных гигантов и экзопланет.