Учёные создали алгоритм машинного обучения, который самостоятельно распознаёт аномальные изменения в поведении разломов перед мощными подземными толчками, сообщает сайт infohub.kz.
Специалисты Немецкого центра геонаук GFZ в Потсдаме совместно с коллегами из Италии и США проверили программу на архивных сейсмических записях пяти разрушительных катастроф прошлого. Разработчики не закладывали в систему готовые шаблоны тревожных сигналов. Вместо этого алгоритму передали стандартные каталоги с точным временем, координатами и силой тысяч небольших толчков, которые сейсмологи непрерывно фиксируют вокруг эпицентров.
Программа объединила мелкие толчки в так называемые «семейства» по сходству времени, места и магнитуды, а затем сгруппировала их по сотне физических параметров. В трёх случаях из пяти — перед землетрясениями в Турции в 2023 году, в итальянской Л'Акуиле в 2009 году и на севере Чили в 2014 году — алгоритм обнаружил редкие комбинации толчков. Эти аномалии проявились за недели и месяцы до основного удара: очаги плотнее сжимались в пространстве и сбрасывали необычно много механического напряжения.
При этом перед толчками в итальянском Аматриче в 2016 году и на японском полуострове Ното в 2024 году программа не зафиксировала никаких предупреждающих признаков. Авторы подчёркивают, что модель не называет точную дату будущей катастрофы, но может стать эффективным инструментом в системах оперативного мониторинга, отслеживая зоны, где геологический разлом начинает вести себя нетипично.