Ve spolupráci vědců z Harvardovy univerzity a Massachusettského technologického institutu vznikla „umělá inteligence“, která je schopná se značnou přesností popisovat příchod zemětřesení. Podrobnější výzkum ukázal, že program založený na principu neuronové sítě je v tom úspěšnější než jakékoliv jiné existující modely.
Umělá inteligence pozná zemětřesení přesněji než lidé. Může potvrdit, zda otřesy nezpůsobuje průmysl
Zemětřesení je oproti jiným přírodním katastrofám mnohem hůře předpověditelné. Přichází nečekaně a předchází mu mnohdy jen minimum varovných signálů. Právě proto i ve 21. století připravují otřesy půdy o život tolik lidí. Nová metoda založená na využití neuronové sítě by v předpovědích mohla hodně pomoci.
Vědci představili svůj výzkum v odborném časopise Science Advances. Při rozpoznávání zemětřesení se zpravidla vychází ze zaznamenaných údajů, které se pak analyzují. Zejména ta menší zemětřesení se ale předvídají velice špatně. Vychází se z údajů seizmických senzorů, které sledují pohyb pod povrchem a zakreslují ho do grafů. Problém spočívá v tom, že mnoho přirozených pohybů je velmi podobných slabým zemětřesením.
Má člověk vliv na zemětřesení?
Jen v Jižní Kalifornii, kterou mají seismologové prostudovanou snad nejlépe, dochází přibližně k 10 000 takových slabých otřesů půdy ročně. A právě to chtěli vědci naučit počítač – rozlišit mezi neškodnými a zemětřesnými pohyby. „Nakrmili“ program daty o všech slabších otřesech, které proběhly v Oklahomě.
Toto místo je zajímavé tím, že zde v poslední době došlo ke značnému nárůstu slabších zemětřesení; někteří experti uvažují o tom, zda by nemohla souviset s frakováním – tedy se získáváním ropných produktů ze země pomocí vstřikování vody. Neuronová síť, která dostala jméno ConvNetQuake, se učila data od doby, kdy se v Oklahomě s frakováním začalo.
- Umělá neuronová síť je jeden z výpočetních modelů používaných v umělé inteligenci. Jejím vzorem je chování odpovídajících biologických struktur. Umělá neuronová síť je struktura určená pro distribuované paralelní zpracování dat.
- Skládá se z umělých (nebo také formálních) neuronů, jejichž předobrazem je biologický neuron. Neurony jsou vzájemně propojeny a navzájem si předávají signály a transformují je pomocí určitých přenosových funkcí. Neuron má libovolný počet vstupů, ale pouze jeden výstup.
- Neuronové sítě se používají mimo jiné i pro rozpoznávání a kompresi obrazů nebo zvuků, předvídání vývoje časových řad (např. burzovních indexů), někdy dokonce k filtrování spamu. V lékařství slouží k prohlubování znalostí o fungování nervových soustav živých organismů. Například perceptronová síť vznikla původně jako simulace fyziologického modelu rozpoznávání vzorů na sítnici lidského oka.
Na základě těchto údajů se program pokusil analyzovat grafy o pohybech půdy. Podařilo se najít sedmnáctkrát více zemětřesení, než z dat odvodili lidští analytici. Systém zatím neumí zemětřesení předvídat, jeho autoři to ani neplánují. Ale doufají, že dokáže o zemětřeseních a jejich příčinách zjistit tolik, že najdou nástroje, které pak budou otřesy opravdu předvídat.