13.04.2024
Подписывайтесь на Telegram-канал по ссылке

Машинное обучение помогает предсказывать землетрясения

SVM Support Vector Machine Earthquake

После разрушительных землетрясений в Турции группа исследователей с физического факультета Ариэльского университета опубликовала в научном журнале Remote Sensing статью о новом многообещающем способе предсказывать толчки на 48 часов ранее. Революционный подход использует форму машинного обучения под названием машина опорных векторов (SVM) с оценками общего содержания электронов (TEC) в ионосфере GPS.

Команда уже несколько лет изучает взаимосвязь между содержанием электронов в ионосфере и геодинамической активностью. SVM — это набор алгоритмов машинного обучения, которые могут быть использованы для прогнозирования наступления определённого события путём анализа набора данных и выявления закономерностей и взаимосвязей. Израильские учёные обнаружили, что алгоритм SVM точно предсказывает сейсмическую активность с успешностью до 83% — с точностью 85,7% для истинно негативных прогнозов и 80% для истинно позитивных прогнозов в течение 48 часов.

«Используя подход машинного обучения, мы смогли точно предсказать события землетрясения с определённой степенью успеха. Хотя этот метод ещё не является надёжным способом прогнозирования землетрясений, но это многообещающий шаг вперёд в наших усилиях по лучшему пониманию сейсмической активности. Использование GPS-приёмников для оценки данных TEC — это экономически эффективный метод, который можно использовать для мониторинга геодинамической активности в режиме реального времени. Это потенциально может предоставить людям ценное время для подготовки к землетрясению, а также поможет уменьшить ущерб, причиненный сейсмическими событиями», — отметил руководитель исследования Юваль Реувени.