Ученые из Университета штата Пенсильвания сделали шаг в предсказании землетрясений с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Используя физически обоснованные нейронные сети (PINN), исследователи смогли с высокой точностью прогнозировать «лабораторные землетрясения» — модели сдвигов плит, имитирующие реальные тектонические процессы.
По словам профессора Парисы Шокуи, такой подход помогает понять, как работает механизм землетрясений в реальных условиях. Хотя до предсказания природных землетрясений ещё далеко, лабораторные эксперименты позволяют изучать точные физические условия, при которых происходят сдвиги, такие как уровень напряжения или влияние частиц на поверхности разлома.
Лабораторные землетрясения создаются путем трения между блоками породы, что вызывает аналогичные природным сдвиги. Используя ультразвуковые датчики, ученые следят за всеми аспектами этих экспериментов. Разработанная модель ИИ не только прогнозирует моменты сдвигов, но и вычисляет ключевые параметры, определяющие, насколько близка система к «разрушению».
В отличие от стандартных нейронных сетей, которые требуют большого объема данных, PINN объединяет физические законы и машинное обучение. Это позволяет делать более точные прогнозы при меньшем объеме тренировочных данных. Кроме того, методика улучшает способность модели адаптироваться к новым задачам, что открывает перспективы для ее использования в реальных условиях.
Scientific Reports