Les tremblements de terre sont notoirement difficile à prévoir. Même les tremblements de terre majeurs se produisent souvent sans avertissement. Pendant ce temps, il existe des centaines de milliers de petits tremblements de terre que les humains ressentent rarement, mais qui sont parfois détectés par les sismographes.
Aujourd’hui, des chercheurs de l’Université Harvard et du Massachusetts Institute of Technology ont développé un réseau neuronal d’intelligence artificielle (IA) pour mieux détecter les tremblements de terre de toutes tailles. Dans une étude récente Publié dans la revue Science Advances, le système d’IA s’est révélé plus précis que les méthodes actuelles et pourrait aider les sismologues à se rapprocher de l’objectif insaisissable de la prévision des tremblements de terre.
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Le document se concentre sur les tremblements de terre en Oklahoma, un État auparavant sismiquement inactif qui est devenu de plus en plus actif au cours de la dernière décennie en partie à cause de
les pratiques d'élimination des eaux usées de l'industrie de la fracturation hydraulique. Puisque les habitants de l’Oklahoma n’ont jamais vraiment eu à s’inquiéter des tremblements de terre, l’État est mal équipé pour les détecter et les localiser."L'une des façons dont nous localisons habituellement les tremblements de terre consiste à utiliser plusieurs stations et la triangulation, tout comme le GPS", Thibaut Pérol, une I.A. chercheur à Harvard et l’un des auteurs de l’étude, a déclaré à Digital Trends. « Mais dans cette région de l’Oklahoma, qui n’est active sur le plan sismique que depuis peu de temps, il n’y a pas beaucoup de stations sismiques qui permettraient de faire de la triangulation. Ce que nous avons fait, c’est permettre à quelqu’un de localiser un tremblement de terre en utilisant une seule station.
L’astuce utilisée par Perol et son équipe consistait à augmenter la sensibilité des sismographes clairsemés de l’Oklahoma, en utilisant un réseau neuronal convolutif. filtrer le bruit associé aux événements sur Terre – de l’activité humaine comme la circulation aux vibrations créées par le vent et vagues. Pour ce faire, ils ont nourri l’IA. des données sur les régions sismiquement inactives, permettant au système d’identifier le bruit ambiant qui n’est pas le résultat de tremblements. En étant capable d'identifier ce bruit ambiant, le système peut alors mieux détecter les éléments importants, à savoir les tremblements de terre.
Perol a comparé cela à un logiciel de reconnaissance vocale, tel que la capacité de Siri à reconnaître une commande au milieu d’un bruit de fond.
"Ce que nous avons fait, c'est permettre à quelqu'un de localiser un tremblement de terre en utilisant une seule station", a-t-il déclaré. « Nous avons entraîné l’IA… à détecter, en temps réel, les tremblements de terre, quelle que soit leur ampleur. »
Les chercheurs espèrent déployer cette technologie plus largement en Oklahoma, pour aider les sismologues à détecter les séismes et à en identifier la cause. Et en comprenant mieux les tremblements de terre, y compris leur emplacement précis et leur cause, ils espèrent un jour développer un système capable de prédire un tremblement de terre bien avant qu’il ne se produise.
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