Израиль: Новый метод машинного обучения помогает предсказывать землетрясения

После разрушительных землетрясений в Турции группа исследователей под руководством Юваля Реувени 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 определенного события путем анализа набора данных и выявления закономерностей и взаимосвязей.

Израильские ученые 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 определенной степенью успеха. Хотя этот метод еще не является надежным способом прогнозирования землетрясений, но это многообещающий шаг вперед в наших усилиях по лучшему пониманию сейсмической активности", - отметил Реувени.

По его словам, использование GPS-приемников 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", - подчеркивает исследователь.