Российские учёные научили нейросеть прогнозировать землетрясения
Специалисты Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) совместно с коллегами из Китая разработали компьютерную программу для точного прогнозирования землетрясений. Результаты исследования были представлены на конференции Solar‑Terrestrial Relations and Physics of Earthquake Precursors.
Новый алгоритм позволяет детальнее изучать строение земной коры, не требуя при этом значительных вычислительных мощностей. Один из методов выявления предвестников подземных толчков основан на анализе звуков, издаваемых недрами Земли. Повышенная тектоническая активность сопровождается характерными акустическими сигналами — геоакустической эмиссией. Это явление возникает из-за колоссального напряжения, накапливаемого горными породами.
«Обычно различные интенсивные техногенные шумы и вибрации мешают сейсмологическим наблюдениям. Мы же предлагаем использовать техногенный источник для создания дополнительной сейсмической "подсветки" участка земной коры и выявления его структуры. Изменение структуры геосреды может свидетельствовать об активизации сейсмических процессов. Этот факт можно использовать как один из предвестников землетрясения», — рассказал доцент Департамента электроники, телекоммуникации и приборостроения Политехнического института ДВФУ Сергей Шевкун.
Разработанная учёными программа для обработки данных наблюдений базируется на новом нейросетевом методе Physics-Informed Neural Networks и архитектуре нейронных сетей Kolmogorov-Arnold Networks. По словам Шевкуна, традиционно для повышения точности требуется увеличивать количество наблюдений, однако новый подход позволяет обойти это ограничение, дополняя данные известными физическими закономерностями процессов в земной коре.
Применение новой методики снижает вычислительные затраты на обработку акустических сигналов и одновременно улучшает разрешение, что даёт возможность создавать более точные двух- и трёхмерные карты геологического строения. Как отметил учёный, на данном этапе исследование носит теоретический характер. Сейчас проведены численные эксперименты и получены обнадеживающие результаты. В перспективе разработка может найти применение в сейсморазведке для поиска месторождений нефти, газа, угля и рудных ископаемых, а также для оценки прочности грунтов перед строительством крупных объектов.