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.
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.
