Сейсмологи научили искусственный разум предсказывать землетрясения |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-10-23 16:24 Американские и британские геологи создали новую систему искусственного интеллекта, способную предсказывать землетрясения, и успешно проверили ее работу в лабораторном имитаторе подземных толчков, говорится в статье, опубликованной в журнале GRL. "Нам впервые удалось использовать систему машинного обучения для того, чтобы проанализировать акустические данные и предсказать землетрясение задолго до того, как оно на самом деле произойдет. Благодаря этому мы можем получить достаточное количество времени, чтобы своевременно предупредить и эвакуировать население. Удивительно, какие возможности нам предоставляет искусственный разум", — заявил Колин Хамфрис из Кембриджского университета. Землетрясения и прочие опасные катаклизмы, связанные с недрами Земли, чаще всего происходят на границах разломов между тектоническими плитами, движению которых часто препятствуют неровности на их кромках. Когда движение плит прекращается, в точке их соприкосновения накапливается потенциальная энергия, которая может быть высвобождена в виде тепла и мощных всплесков акустических волн в тот момент, когда породы в этих неровностях не выдерживают и ломаются. Ученые давно пытаются понять, какие процессы управляют накоплением этой энергии, а также ищут способы "просвечивания" недр Земли таким образом, чтобы мы смогли узнавать о появлении подобных зон тектонического напряжения и предсказывать по их свойствам вероятность, силу и время возникновения новых подземных толчков. Несмотря на огромный прогресс в этой области, подобные предсказания пока являются крайне неточными, что часто порождает споры между учеными и политиками, не любящими неясности. К примеру, сейсмологи, некорректно предсказавшие масштабы землетрясения в итальянской Аквиле в 2009 году, получили реальные тюремные сроки за "дезинформацию" населения и гибель примерно трех сотен человек. Это еще больше демотивирует сейсмологов и других ученых делать какие-либо конкретные прогнозы на будущее. Как рассказывает Хамфрис, одной из причин того, почему текущие прогнозы землетрясений являются неточными или ошибочными, является то, что сейсмографы и другие наблюдательные устройства воспринимают бесчисленное множество сигналов, лишь часть из которых связана с накоплением энергии на границах разломов, а другие бывают порождены иными феноменами, никак не связанными с тектоническими процессами. В некоторых случаях эти "помехи" удается отсеять — и тогда прогноз получается достаточно точным, а в других случаях, подобно катастрофе 2009 года, неудача в этом отношении заканчивается непредсказуемым образом. Схожие задачи, как обратили внимание Хамфрис и его коллеги, сегодня решают представители совершенно другой науки — компьютерные инженеры, занимающиеся разработкой различных систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Ключевой особенностью современных нейросетей является то, что они могут анализировать очень "грязные" данные и находить в них то, что требуется для решения задачи: к примеру, для сортировки фотографий кошек и собак или распознавания речи в шумном помещении. Руководствуясь такой идеей, ученые создали специальный "эмулятор землетрясений" в Национальной лаборатории Лос-Аламос в США, который полностью имитировал то, что происходит в разломах при рождении новых подземных толчков, и использовали его для того, чтобы научить нейросеть "видеть" следы будущих землетрясений в том наборе данных, которые собирают сейсмографы. Через некоторое время машина научилась корректно предсказывать "лабораторные" землетрясения с очень высокой степенью точности и достоверности — это, как считают ученые, показывает, что подобные методы можно применять и для прогнозов реальной сейсмической обстановки. С другой стороны, текущий алгоритм, скорее всего, пока нельзя использовать для этих целей, так как он был "выдрессирован" не на реальных данных, а на их имитации, и поэтому его прогнозы могут быть достаточно неточными при работе в полевых условиях. Источник: ria.ru Комментарии: |
|