Uczenie maszynowe i sygnały grawitacyjne mogą szybko wykrywać duże trzęsienia ziemi

 Silne trzęsienia ziemi nie tylko poruszają ziemią - powodują one również zmiany pola grawitacyjnego Ziemi z prędkością światła. Naukowcy wyszkolili komputery do rozpoznawania tych drobnych sygnałów grawitacyjnych i zademonstrowali, w jaki sposób sygnały te mogą być wykorzystywane do niemal natychmiastowego określania lokalizacji i wielkości silnego trzęsienia ziemi.

Jest to pierwszy krok do stworzenia systemu wczesnego ostrzegania przed najpotężniejszymi trzęsieniami ziemi - donoszą naukowcy na łamach Nature 11 maja.

Taki system mógłby pomóc w rozwiązaniu drażliwego problemu sejsmologii: jak szybko określić prawdziwą siłę potężnego trzęsienia ziemi zaraz po jego wystąpieniu, mówi Andrea Licciardi, geofizyk z Uniwersytetu Lazurowego Wybrzeża w Nicei we Francji. Bez tej umiejętności znacznie trudniej jest szybko i skutecznie wydawać ostrzeżenia o zagrożeniach, które mogą uratować życie.

Gdy duże trzęsienia ziemi pękają, wstrząsy i drżenia wysyłają przez ziemię fale sejsmiczne, które na sejsmometrach pojawiają się jako duże drgania. Jednak obecne metody wykrywania oparte na falach sejsmicznych notorycznie mają trudności z rozróżnieniem trzęsienia ziemi o magnitudzie 7,5 i 9 stopni w ciągu kilku sekund po takim zdarzeniu.

Dzieje się tak dlatego, że wstępne oszacowanie wielkości trzęsienia opiera się na wysokości fal sejsmicznych zwanych falami P, które jako pierwsze docierają do stacji monitorujących. Jednak w przypadku najsilniejszych trzęsień, początkowe amplitudy fal P osiągają maksimum, co sprawia, że trzęsienia o różnej magnitudzie są trudne do odróżnienia.

Fale sejsmiczne nie są jednak najwcześniejszymi oznakami trzęsienia ziemi. Cała ta masa przemieszczająca się podczas dużego trzęsienia ziemi zmienia również gęstość skał w różnych miejscach. Te zmiany gęstości przekładają się na drobne zmiany w polu grawitacyjnym Ziemi, tworząc fale "elastograwitacyjne", które przemieszczają się przez ziemię z prędkością światła - nawet szybciej niż fale sejsmiczne.

Kiedyś sądzono, że takie sygnały są zbyt małe, by je wykryć - mówi sejsmolog Martin Vallée z Institut de Physique du Globe de Paris, który nie brał udziału w nowych badaniach. W 2017 r. Vallée i jego koledzy jako pierwsi zauważyli sygnały elastograwitacyjne w danych ze stacji sejsmicznych. Odkrycia te dowiodły, że "istnieje okno pomiędzy początkiem trzęsienia ziemi a czasem, w którym odbierane są fale [sejsmiczne]" - mówi Vallée.

Naukowcy wciąż jednak zastanawiali się, jak przekształcić sygnały elastograwitacyjne w skuteczny system wczesnego ostrzegania. Ponieważ impulsy grawitacyjne są maleńkie, trudno je odróżnić od szumu tła w danych sejsmicznych. Kiedy naukowcy spojrzeli wstecz, odkryli, że tylko sześć megatrzęsień ziemi w ciągu ostatnich 30 lat wygenerowało rozpoznawalne sygnały elastograwitacyjne, w tym trzęsienie ziemi Tohoku-Oki o sile 9 w 2011 roku, które wywołało niszczycielskie tsunami, które zalało dwie elektrownie atomowe w Fukushimie w Japonii (SN: 3/16/11). (Wstępne oszacowanie magnitudy tego trzęsienia na podstawie fal P wynosiło 7,9).

Licciardi twierdzi, że w tym miejscu z pomocą mogą przyjść komputery. On i jego koledzy stworzyli PEGSNet, sieć uczenia maszynowego zaprojektowaną do identyfikacji "Prompt ElastoGravity Signals". Naukowcy wytrenowali maszyny na kombinacji rzeczywistych danych sejsmicznych zebranych w Japonii i 500 000 symulowanych sygnałów grawitacyjnych dla trzęsień ziemi w tym samym regionie. Jak mówi Licciardi, syntetyczne dane grawitacyjne są niezbędne do treningu, ponieważ rzeczywiste dane są tak rzadkie, a model uczenia maszynowego wymaga wystarczającej ilości danych wejściowych, aby móc znaleźć wzorce w danych.

Po przeszkoleniu komputery zostały poddane testowi: prześledzić pochodzenie i rozwój trzęsienia ziemi w Tohoku w 2011 r. tak, jakby działo się ono w czasie rzeczywistym. Wynik był obiecujący - mówi Licciardi. Algorytm był w stanie dokładnie określić zarówno wielkość, jak i lokalizację trzęsienia o pięć do dziesięciu sekund wcześniej niż inne metody.

Badanie to stanowi dowód słuszności koncepcji i ma nadzieję stać się podstawą prototypu systemu wczesnego ostrzegania - mówi Licciardi. "W tej chwili jest on dostosowany do pracy w Japonii. Chcemy zbudować coś, co może działać w innych rejonach", znanych z silnych trzęsień ziemi, w tym w Chile i na Alasce. Docelowo chcemy zbudować jeden system, który będzie działał globalnie.

Wyniki badań pokazują, że PEGSNet może być potężnym narzędziem wczesnego ostrzegania przed trzęsieniami ziemi, zwłaszcza gdy jest używany razem z innymi narzędziami do wykrywania trzęsień ziemi - mówi Vallée.

Wciąż jednak trzeba wykonać więcej pracy. Po pierwsze, algorytm został przeszkolony, aby szukać pojedynczego punktu jako początku trzęsienia ziemi, co jest rozsądnym przybliżeniem, jeśli znajdujesz się daleko. Jednak z bliska początek trzęsienia nie wygląda już jak punkt, lecz jak większy obszar, który uległ rozerwaniu. Jeśli naukowcy chcą w przyszłości dokładnie oszacować, gdzie doszło do pęknięcia, maszyny muszą szukać regionów, a nie punktów - dodaje Vallée.

Większe postępy mogą nastąpić w przyszłości, gdy naukowcy opracują znacznie czulsze instrumenty, które będą w stanie wykryć nawet niewielkie, wywołane trzęsieniem ziemi perturbacje pola grawitacyjnego Ziemi, odfiltrowując jednocześnie inne źródła szumu tła, które mogą przesłonić sygnały. Ziemia, jak mówi Vallée, jest bardzo hałaśliwym środowiskiem, od oceanów po atmosferę.

"Jest to trochę podobne do wyzwania, przed którym stają fizycy, gdy próbują zaobserwować fale grawitacyjne" - mówi Vallée. Te fale w czasoprzestrzeni, wywołane przez kolosalne zderzenia kosmiczne, są zupełnie innym rodzajem fal napędzanych grawitacyjnie (SN: 2/11/16). Jednak sygnały fal grawitacyjnych są również przyćmione przez ziemski hałas - w tym przypadku są to mikrotremory w ziemi.

STRONY: businews.pl
itnews24.pl
itlife.pl
ofio.pl
businessinsider.com.pl