A földrengés-előrejelzés nagy pontossága és precizitása továbbra is kulcsfontosságú tudományos kihívás, a mesterséges intelligencia (MI) pedig olyan technikaként került vizsgálat alá, amely javíthatja képességeinket ezen a kulcsfontosságú területen.
A mesterséges intelligencia képes a szeizmikus aktivitás nagy adathalmazainak elemzésére és olyan minták vagy anomáliák azonosítására, amelyeket az emberi elemzők esetleg nem vesznek észre. A gépi tanulási algoritmusok így segíthetnek a kutatóknak a földrengésminták jobb megértésében.
Magas valószínűség
Ma már egyes mesterségesintelligencia-modellek a földrengések nagy megbízhatóságú előrejelzésére szolgálnak a geológiai jellemzők és a korábbi szeizmikus adatok vizsgálatával. Ezek a modellek kiszámítják, hogy egy adott időszakban milyen valószínűséggel történnek földrengések bizonyos területeken. Ezek az előrejelzések azonban jellemzően túl általánosak ahhoz, hogy pontosként lehessen azokat figyelembe venni. Fontos megjegyezni, hogy a földrengések előrejelzése nagy kihívást jelent, mivel a földrengéseket a földkéreg mélyén lévő tektonikus lemezek mozgása okozza, amely számos változóval és bizonytalansággal jár. Bár jelenleg a mesterséges intelligencia segíthet a földrengésekkel kapcsolatos adatok elemzésében és a korai előrejelző rendszerek javításában, a földrengések pontos időzítésének, helyzetének és erősségének pontos előrejelzése még mindig nehéz folyamat.
Az austini Texasi Egyetem (UT) kutatói olyan mesterségesintelligencia-algoritmust teszteltek, amely a földrengések 70 százalékát pontosan megjósolta egy héttel azok bekövetkezése előtt. A kísérletek hét hónapon át zajlottak Kínában, és sok reményt adtak arra, hogy végre elérhetővé válhat egy, a gyakorlat számára megfelelő megbízható ságú mesterségesintelligencia-rendszer a földrengések előrejelzésére.
„A földrengések előrejelzése a Szent Grál”, mondta Szergej Fomel, az UT Gazdasági Geológiai Hivatalának professzora, a kutatócsoport egyik tagja. „Még nem vagyunk közel ahhoz, hogy a világ bármely pontjára előrejelzéseket készítsünk, de amit elértünk, az azt mutatja, hogy amit lehetetlennek hittünk, elvileg megoldható probléma.”
Az MI-rendszer 14 földrengés helyét mintegy 300 kilométeres pontossággal, és szinte pontosan a kiszámított erősséggel jelezte előre a tényleges bekövetkezési helyükhöz képest. A rendszer mindössze nyolc téves figyelmeztetést jelzett, és egy földrengést hagyott ki.
Felkészülés a földrengésekre
„Az ember nem látja előre a földrengéseket”, mondta Alexandros Savvaidis, az iroda Texas Szeizmológiai Hálózat Programját (a TexNetet), az állam szeizmikus hálózatát vezető kutató. „Ezredmásodperceken múlik, és az egyetlen dolog, amit irányítani tudsz az, hogy mennyire vagy felkészült. Még a 70 százalék is óriási eredmény, amely segíthet a gazdasági és emberi veszteségek minimalizálásában, és világszerte drámaian javíthatja a földrengésekre való felkészültséget”.
A kutatók most erős szeizmikus aktivitású régiókban, például Kaliforniában, Olaszországban, Japánban, Görögországban, Törökországban és Texasban szeretnék kipróbálni modelljüket. Az ilyen sok adaton való gyakorlás lehetővé tenné a modell számára, hogy javítsa a dátum-előrejelzés pontossági arányát, és a tényleges földrengésközpont néhány tíz kilométeres környékére szűkítse a helyszínbecsléseket.
A közelmúltban a Google is elindította biztonsági rendszerét Indiában.
