Нейросеть научилась прогнозировать землетрясения точнее сейсмологов

Инженеры из Гарвардского университета вместе с Google разработали нейросеть, которая позволит предсказывать землетрясения намного точнее, чем традиционные методы, основанные, например, на Кулоновском критерии прочности. Об этом пишет Engadget.

Во время обучения нейросети исследователи загрузили в нее 130 тыс. шаблонов землетрясений и их отголосков, называемых афтершоками, которые произошли за последние несколько десятилетий. В отличие от стандартных методов предсказания, искусственный интеллект рассматривает два дополнительных фактора — максимальное изменение напряжения сдвига и критерий Крамера-Мезеса, который учитывается в промышленности, но никогда не использовался при предсказании сейсмических событий.

В результате инженерам удалось получить алгоритм, который по шкале абсолютной точности предсказаний от 0 до 1 сможет дать прогноз с оценкой в 0,849. При этом самый распространенный метод прогнозирования землетрясений на основе Кулоновского критерия прочности справился с задачей лишь на 0,583.

Брендан Мид
профессор Гарвардского университета

«Есть три вещи, которые мы хотим знать о землетрясениях: когда произойдут, насколько велики будут последствия и где именно будут находиться их эпицентр и афтершоки. На основе эмпирических законов мы можем ответить на первые два вопроса и сейчас работаем над решением третьего».

Интернет-кабели между континентами будут следить за землетрясениями

Исследователи отмечают, что нейросеть пока далека от идеального прогнозирования афтершоков, однако у искусственного интеллекта есть огромный потенциал в этой области.

В результате столкновения Индии и Евразии, которое произошло 65–70 млн лет назад, мантия под полуостровом Индостан разорвалась на четыре сегмента. Этим объясняется сейсмическая активность в некоторых районах Тибета, а не на всей территории региона, выяснили ученые из Университета Иллинойса.

Подписывайтесь
на наши каналы в Telegram

«Хайтек»новостионлайн

«Хайтек»Dailyновости 3 раза в день

Первая полоса
Ютубер собрал из «мусора» ручной лазер, прожигающий алмазы
Новости
Физики придумали, как создать настольный ускоритель частиц с мощностью гигантских установок
Наука
Китайский робот научился готовить пельмени и пользоваться палочками
Новости
Цифровые лидеры нового времени: объявлены лауреаты ежегодной Премии Digital Leaders-2025
Новости
Древнейший «арт-объект» неандертальцев с отпечатком автора, нашли в Испании
Наука
На Урале разработали сверхпрочное покрытие для защиты авиадвигателей
Наука
Сверхтонкая линза делает видимым инфракрасное излучение
Наука
Новый закон об иностранных мессенджерах вступил в силу в России
Новости
Больше миллиона Гбит в секунду: японцы побили рекорд скорости передачи данных по оптоволокну
Новости
Хаос во благо: физики создали новый инструмент для квантового мира
Наука
Hugging Face выпустила недорогих человекоподобных роботов с открытым кодом
Новости
Китайский аккумулятор для электромобиля выдержал наезд 36-тонного танка
Новости
Воспитанники детских домов изучат основы работы с нейросетями
Новости
Четвероногий робот из Цюриха научился играть в бадминтон с людьми
Новости
В MIT раскрыли механизм набора веса из-за жирной пищи и как обратить его вспять
Наука
60 000 лет рядом: ученые выяснили, кто стал первым паразитом человека
Наука
Ректора Университета Иннополис избрали членом-корреспондентом РАН
Иннополис
В Корее робопса научили паркуру и бегу по стенам: посмотрите, что он может
Новости
Древний череп «человека-муравья» нашли в Аргентине
Наука
На селфи марсохода попал неожиданный объект: его заметили не сразу
Космос