Un test de prévision des tremblements de terre montre le potentiel de l'intelligence artificielle

Une nouvelle tentative de prévision des tremblements de terre à l’aide de l’intelligence artificielle a fait naître l’espoir que la technologie pourrait un jour être utilisée pour limiter l’impact dévastateur des tremblements de terre sur les vies et l’économie. L'algorithme d'intelligence artificielle, développé par des chercheurs de l'Université du Texas à Austin (UT), a prédit correctement 70 % des tremblements de terre au cours de la semaine précédant leur survenue lors d'un essai de sept mois en Chine.

Des chercheurs travaillent à utiliser l'intelligence artificielle pour prédire les tremblements de terre. En entraînant l’intelligence artificielle, il est possible de détecter rapidement des statistiques de fluctuation dans les données sismiques en temps réel qui correspondent aux tremblements de terre historiques. Les résultats ont montré que l'intelligence artificielle a prédit avec succès 14 tremblements de terre, à environ 320 kilomètres du site du séisme, et que leur intensité était presque entièrement cohérente avec l'intensité calculée. Cependant, il a également raté un tremblement de terre et envoyé huit fausses alarmes

On ne sait pas encore si la même approche fonctionnera ailleurs, mais ces travaux pourraient être considérés comme une étape importante dans la recherche sur la prévision des tremblements de terre basée sur l’intelligence artificielle.

« La prévision des tremblements de terre est considérée comme le Saint Graal », a déclaré Sergey Fomel, membre de l'équipe de recherche, professeur au Bureau de géologie économique de l'Utah, une unité de recherche de la Jackson School of Geosciences. « Bien que nous n'ayons pas de prévisions pour le reste. du monde, notre réussite montre que des problèmes qui étaient considérés comme insolubles dans le passé sont en principe résolubles. "

L'essai faisait partie d'un concours international organisé en Chine, et l'IA développée par UT est arrivée première parmi 600 autres conceptions. . Les résultats des tests ont été publiés dans le Bulletin de la Seismological Society of America

"Vous ne pouvez pas voir le tremblement de terre arriver", a déclaré Alexandros Savvaidis, chercheur scientifique principal qui dirige le projet Texas Earthquake Network (TexNet) du service. "Ce n'est qu'une question de millisecondes et la seule chose que vous pouvez contrôler est votre niveau de préparation. Même s'il pouvait atteindre 70 %, ce serait un résultat énorme qui pourrait contribuer à minimiser les pertes économiques et humaines et potentiellement améliorer considérablement la sécurité mondiale." Niveaux de préparation aux tremblements de terre »

Les chercheurs ont déclaré que leur approche avait réussi en suivant une approche d'apprentissage automatique relativement simple. L'IA a reçu un ensemble de fonctionnalités statistiques basées sur les connaissances de l'équipe en physique des tremblements de terre, puis a été invitée à s'entraîner sur une base de données de cinq ans d'enregistrements de tremblements de terre. Après l'entraînement, l'IA prédit en écoutant les signes de tremblements de terre à venir dans le « grondement de fond » de la Terre.

"Nous sommes fiers de cette équipe et de sa première place dans cette compétition prestigieuse", a déclaré Scott Tinker, directeur du Bureau de géologie économique de l'Utah. "Bien sûr, ce ne sont pas seulement l'emplacement et l'ampleur (du tremblement de terre) qui comptent. . , il est encore temps. La prévision des tremblements de terre est un problème épineux.

Les chercheurs pensent que l'intelligence artificielle peut améliorer les prévisions dans les endroits dotés de solides réseaux de suivi des tremblements de terre, comme la Californie et le Texas aux États-Unis, l'Italie, le Japon, la Grèce et la Turquie. . Taux de réussite et réduction de la plage de prédiction à moins de 100 kilomètres. La prochaine étape consiste à tester l’IA au Texas, un État qui connaît de fréquents tremblements de terre légers et modérés. TexNet au Texas compte 300 stations sismiques et plus de six ans d'enregistrement continu, ce qui en fait un endroit idéal pour valider la méthode.

À terme, les chercheurs espèrent combiner le système avec des modèles basés sur la physique, qui pourront être utilisés pour comparer les données. les mauvais points peuvent être plus importants. Cette recherche a été soutenue par TexNet, le Texas Computational Seismology Consortium et l'Université du Zhejiang

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