Революція в сейсмології: штучний інтелект "побачив" землетруси, які ми не відчули

1 січня 2008 року у Каліфорнії стався землетрус, про який ви, скоріш за все, не чули. Його магнітуда становила -0,53 – поштовх, ледь сильніший за проїзд вантажівки. Про нього стало відомо лише завдяки революції машинного навчання, яка повністю змінила фундаментальне завдання сейсмології: виявлення землетрусів.

Деталі

За останні сім років інструменти штучного інтелекту, що використовують принципи комп'ютерного зору, майже повністю автоматизували процес ідентифікації сейсмічних подій. Те, що раніше було виснажливою ручною працею аналітиків або завданням для примітивних програм, тепер виконується автоматично, швидко та з безпрецедентною точністю.

Машинне навчання здатне виявляти набагато слабші землетруси, ніж людина, особливо в "галасливих" міських умовах, де фоновий шум транспорту та будівництва заглушає малі поштовхи.

• "Живі комп'ютери": як вчені створюють нові "мізки" з клітин шкіри

За останні сім років інструменти штучного інтелекту, що використовують принципи комп'ютерного зору, майже повністю автоматизували процес ідентифікації сейсмічних подій. Те, що раніше було виснажливою ручною працею аналітиків або завданням для примітивних програм, тепер виконується автоматично, швидко та з безпрецедентною точністю. Машинне навчання здатне виявляти набагато слабші землетруси, ніж людина, особливо в "галасливих" міських умовах, де фоновий шум транспорту та будівництва заглушає малі поштовхи.

Сейсмологи традиційно використовують сейсмометри для фіксації руху Землі. Як лікар простукує стіну, щоб визначити, чи вона порожниста, вчені аналізують, як первинні (P) та вторинні (S) сейсмічні хвилі проходять через різні матеріали (породу, магму, нафту). Цей аналіз дозволяє їм отримувати зображення надр Землі. До появи потужних алгоритмів, каталогізація вимагала "цілої армії студентів" для ручного вивчення сейсмограм.

Сучасні моделі ШІ вирішують ці проблеми, пропонуючи новий рівень ефективності:

• Швидкість: вони значно швидші за зіставлення з шаблоном.
• Доступність: моделі ШІ надзвичайно компактні (близько 350 000 параметрів — мізер у порівнянні з мільярдами у GPT-4), що дозволяє запускати їх навіть на споживчих процесорах.
• Узагальнення: вони чудово працюють у регіонах, дані про які не використовувалися для їхнього навчання.
• Точність: ШІ може більш точно визначати час появи хвиль P і S (фазовий пікінг), що є критично важливим для розуміння структури землетрусу.

Хоча виявлення землетрусів вже повністю оптимізовано, "Священний Грааль" сейсмології поки що залишається недосяжним. ШІ поки що не може сказати, чи станеться сильний поштовх біля Сіетла завтра чи через сто років. Однак нові каталоги землетрусів, створені за допомогою ШІ, вже відкрили шлях до безлічі різних методів.

Наприклад, це дозволило зробити неймовірні відкриття у вивченні вулканів. Оскільки вулканічна активність генерує безліч малих землетрусів, ШІ-каталоги допомагають вченим отримати безпрецедентно детальні зображення магматичної системи. Так, у 2022 році, за допомогою даних, зібраних ШІ, було створено приголомшливу візуалізацію структури гавайської вулканічної системи. Це лише початок. Революція триває, і нові можливості штучного інтелекту продовжують розширювати межі нашого розуміння планети.

Революція штучного інтелекту набрала обертів і в інших індустріях, створюючи несподівані виклики не тільки для сейсмологів, а навіть для справжніх артистів. Наприклад, британський рок-гурт Holding Absence з Кардіффа зіткнувся з небувалим конкурентом. Штучний інтелект створив віртуальний музичний колектив, який не просто скопіював їхній стиль, а й уже перевершив справжніх музикантів за кількістю слухачів на Spotify!