Neuronska mreža predviđa moguće posljedice potresa
Iako potrese ne možemo predvidjeti, možemo dobiti rano upozorenje za njih i izraditi mape i modele opasnosti od potresa i njihovih razornih posljedica. Umjetna inteligencija tu može pomoći
U modeliranju opasnosti od potresa i proučavanju njihovih mogućih posljedica, predviđanja seizmičkih kretanja tla ključan su dio izrade sustava za rano upozoravanje i kreiranja seizmoloških karata. Sastav tla i način njegovog kretanja u blizini rasjeda utječe i na to kako ono prenosi potresne valove i pojačava ih. Studije koje bi istražile tlo na ovaj način vrlo su skupe i zahtjevne, pa se rijetko kada rade iznimno detaljno. No, ekipa znanstvenika sa sveučilišta u Hirošimi predstavila je novu, jeftiniju metodu analize sastava tla i njegove izloženosti posljedicama potresa.
Podaci iz podrhtavanja
U znanstvenom seizmološkom časopisu Bulletin of the Seismological Society of America objavili su rad koji opisuje njihovu novu metodu korištenja sustava umjetne inteligencije, zasnovanoga na neuronskim mrežama i dubokom učenju, a koji je u stanju analizirati tlo iz podataka dobivenih tijekom njegovog mikropodrhtavnja.
Ovakvi mikrotremori događaju se konstantno, a njihovom naprednom računalnom analizom ovaj sustav dolazi do vrijednih informacija o sastavu tla. Takvi podaci potom služe za određivanje ranjivosti područja na potrese, koji su na toj lokaciji mogući.
Sustav umjetne inteligencije ima potencijal uvelike doprinijeti točnijem i detaljnijem mapiranju tla, predviđanju kretanja rasjeda i mogućih posljedica budućih potresa. Točnu lokaciju, magnitudu i vrijeme potresa predvidjeti nije moguće, ali s ovom metodom dobit će se precizni podaci o tome kako će tlo reagirati na potres, koliko će pojačati seizmičke valove i gdje, a na temelju podataka o miktotremorima moći će aktivirati sustave za rano dojavljivanje.
Mogućnost predviđanja posljedica potresa na jeftiniji način ima potencijal spasiti mnoge živote, i to na način da će se u kritičnim i izloženim regijama preporučivati snažnija protupotresna gradnja. Autori najavljuju širenje svojeg modela i njegovo unaprjeđenje, kako bi ga se moglo primijeniti bilo gdje u svijetu.
