211service.com
Mašininio mokymosi algoritmas numato laboratorinius žemės drebėjimus
Žemės drebėjimai atneša baisių žmonių aukų. Kasmet per žemės drebėjimus ir jų padarinius miršta apie 10 000 žmonių, tačiau aukų skaičius gali būti daug didesnis. Daugiau nei 230 000 žmonių žuvo per cunamį, kilusį po 9 balų žemės drebėjimo prie Sumatros krantų 2004 m.; 2010 m. Haityje žuvo daugiau nei 200 000 žmonių, šalį sukrėtus 7 balų stiprumo žemės drebėjimui; ir manoma, kad daugiau nei 800 000 žuvo per žemės drebėjimą Kinijoje 1556 m.
Taigi geresnis būdas – bet koks būdas – numatyti žemės drebėjimus būtų labai vertingas.
Įeikite į Bertrand'ą Rouet-Leduc'ą į Los Alamos nacionalinę laboratoriją Naujojoje Meksikoje ir į keletą bičiulių, kurie padarė nuostabų atradimą. Jie išmokė mašininio mokymosi algoritmą, kad būtų galima pastebėti signalinius ženklus, kad laboratorinis žemės drebėjimas netrukus pasiduos, naudojant tik garsus, kuriuos jis skleidžia esant įtampai. Komanda atsargiai vertina naujosios technikos naudą tikriems žemės drebėjimams, tačiau darbas atveria naujas šios srities tyrimų galimybes.
Pirmiausia šiek tiek fono. Geologai jau seniai sugebėjo nustatyti apytikslę žemės drebėjimo riziką. Jų požiūris yra išsiaiškinti, kada gedimas atsirado praeityje, ir naudoti bet kokį periodiškumą, kad būtų galima numatyti ateitį.
Garsiausias pavyzdys yra Kalifornijos San Andreaso lūžio Parkfield segmentas, vienas kruopščiausiai ištirtų gedimų planetoje. Žemės drebėjimai čia įvyko 1857, 1881, 1901, 1922, 1934 ir 1966 m., o tai rodo, kad žemės drebėjimai įvyksta kas 22 metus arba užtrunka keletą metų. Todėl geologai prognozavo, kad žemės drebėjimas įvyks 1988–1993 m., tačiau jų drebėjimo teko laukti iki 2004 m.
Ir tai yra maždaug tiek pat, kiek prognozuoja žemės drebėjimas – daugelyje kitų vietų klaidų juostos yra didesnės.
Tokios prognozės yra naudingos siekiant įgyvendinti tokius dalykus kaip statybos standartai regionuose, kuriuose, kaip žinoma, gali kilti žemės drebėjimai. Tačiau jie mažai naudingi siekiant užkirsti kelią žūtims įvykus drebėjimui. Tam reikalingos laiko tarpsnių prognozės, matuojamos dienomis. Buvo mažai įrodymų, kad tokio tipo prognozės kada nors bus įmanomos, nors yra daug anekdotinių įrodymų, leidžiančių manyti, kad gyvūnai kažkaip gali pajusti neišvengiamą žemės drebėjimo pradžią.
Rouet-Leduc ir bendradarbiai gali tai pakeisti. Jie sukūrė dirbtinius žemės drebėjimus savo laboratorijoje, traukdami vieną bloką, įspraustą tarp dviejų. Sąsajoje tarp blokų jie supakavo uolinės medžiagos mišinį, vadinamą įdubusia medžiaga, kad imituotų tikrų gedimų savybes.
Tokia dirbtinė drebėjimo sistema buvo gerai ištirta. Geologai žino, kad artėjant žemės drebėjimui slydimo medžiaga pradeda gesti, skleisdama dejones ir įtrūkimus – savotišką seisminį šniokštimą. Tada blokas beveik periodiškai paslysta.
Ši sistema turi tam tikrų panašumų su tikrais žemės drebėjimais. Pavyzdžiui, slydimų dydžio pasiskirstymas yra toks pat, kaip ir tikrų žemės drebėjimų. Jis sukuria daug mažų nuokrypių ir tik keletą didelių – pasiskirstymas atitinka gerai žinomą Gutenbergo ir Richterio santykį, kaip ir tikri žemės drebėjimai. Taigi geologai įsitikinę, kad ši sistema imituoja bent dalį elgesio, matomo realiame pasaulyje.
Šie vaikinai užduoda klausimą, ar dėl gedimo skleidžiamą garsą galima numatyti kito paslydimo laikui. Iki šiol niekas nepastebėjo šių garsų modelio, pagal kurį būtų galima numatyti tokią prognozę. Tačiau Rouet-Leduc ir bendradarbiai pasirinko naują požiūrį.
Jie užfiksavo eksperimento akustinius spindulius ir įtraukė juos į mašininio mokymosi algoritmą. Idėja buvo išsiaiškinti, ar mašina gali iššifruoti kokį nors modelį, kurio geologai iki šiol praleido. Ir tikrai taip.
Rezultatai yra kažkoks netikėtumas. Tyrėjai pateikė algoritmui slenkantį akustinių spindulių langą, prašydami kiekvieną akimirką numatyti žemės drebėjimo tikimybę. Jų nuostabai, mašina tiksliai prognozavo net tada, kai žemės drebėjimas nebuvo neišvengiamas. Mes parodome, kad klausantis akustinio signalo, skleidžiamo dėl laboratorijos gedimo, mašininis mokymasis gali labai tiksliai numatyti laiką, likusį iki nesėkmės, sako jie.
Galvosūkis yra tai, kaip mašina gali tai padaryti. Rouet-Leduc ir bendradarbiai iškelia hipotezę, kad seisminiai pirmtakai gali būti daug mažesni, nei manyta anksčiau, todėl realiame pasaulyje jie paprastai nėra registruojami. Atrodo, kad mašina pastebėjo visiškai naują signalą, kurį geologai anksčiau laikė laboratorijos drebėjimų triukšmu. Mūsų mašininio mokymosi analizė suteikia naujų įžvalgų apie slydimo fiziką, sako jie.
Tai žavus darbas, turintis reikšmingų pasekmių. Pirmas ir akivaizdžiausias jo keliamas klausimas – ar ta pati technika galėtų tiksliai numatyti tikrus žemės drebėjimus.
Rouet-Leduc ir co šiuo atžvilgiu yra atsargūs. Jie pabrėžia, kad laboratorinis eksperimentas įvairiais svarbiais būdais skiriasi nuo tikrų drebėjimų. Šlyties įtempiai yra didesni nei tikrų drebėjimų metu, o dalyvaujančių uolienų temperatūros taip pat skiriasi.
Tačiau yra ir kitų būdų, kuriais laboratoriniai drebėjimai yra panašūs į žemės drebėjimus. Taigi kitas komandos tikslas yra taikyti tą pačią analizę tikriems drebėjimams, kurie labiausiai panašūs į laboratorinius. Vienas iš tokių yra Parkfieldas, kuriame per palyginti trumpus laikotarpius patiriama daug pasikartojančių žemės drebėjimų. Jie teigia, kad šių gedimų vietos kartotuvai gali skleisti šniokštimą panašiai kaip laboratorijoje.
Žinoma, didžiausias išbandymas bus tiksliai numatyti žemės drebėjimą. Tai sudėtinga užduotis, kurią reikės atidžiai stebėti daugelį metų.
Tuo tarpu tą patį metodą būtų galima taikyti numatant į žemės drebėjimą panašius gedimus kitose medžiagose, pavyzdžiui, orlaivių ir elektrinių turbinose.
Kad ir kaip būtų taikoma nauja technika, Rouet-Leduc ir bendradarbiai iškėlė katę tarp geologijos pasaulio balandžių. Kaip jie daro išvadą: buvo paruoštas etapas potencialiai reikšmingai žemės drebėjimų mokslo pažangai.
Nuoroda: arxiv.org/abs/1702.05774 : mašininis mokymasis numato laboratorinius žemės drebėjimus