Магнитное поле Земли позволит предсказывать стихийные бедствия

Исследователи из Токийского столичного университета (Япония) применили методы машинного обучения для достижения быстрых точных оценок локальных геомагнитных полей с использованием данных, полученных в нескольких точках наблюдения, что потенциально позволит заблаговременно выявлять землетрясения и цунами. Модель глубокой нейронной сети (DNN) была разработана и обучена с использованием существующих данных. Результатом является быстрый, эффективный метод оценки магнитных полей для беспрецедентного раннего обнаружения стихийных бедствий. Это жизненно важно для разработки эффективных систем предупреждения, которые могли бы уменьшить количество жертв и повсеместный ущерб.

Разрушения, вызванные землетрясениями и цунами, не оставляют сомнений в том, что эффективное средство предсказывать их имеет первостепенное значение. Уже существуют системы предупреждения людей непосредственно перед приходом сейсмических волн. Однако бывает, что вторичная волна, то есть более поздняя часть землетрясения, приходит раньше предупреждения. Более точные средства крайне необходимы.

Стихийные бедствия и скорость света

Известно, что землетрясения и цунами сопровождаются локальными изменениями в геомагнитном поле. Для землетрясений это прежде всего пьезомагнитный эффект, когда высвобождение большого количества накопленного напряжения вдоль разлома вызывает локальные изменения в геомагнитном поле; для цунами это внезапное огромное движение моря, которое вызывает изменения атмосферного давления. Все это, в свою очередь, влияет на ионосферу, впоследствии меняя геомагнитное поле. Изменения могут быть обнаружены сетью точек наблюдения в разных местах. Основным преимуществом такого подхода является быстрота. Электромагнитные волны движутся со скоростью света, и мы можем мгновенно обнаружить событие, наблюдая изменения геомагнитного поля.

Как определить, является ли обнаруженное поле аномальным? Геомагнитное поле в разных местах является флуктуирующим сигналом. Весь метод основан на знании, что такое «нормальное» поле в конкретном регионе.

Таким образом, команда ученых приступила к разработке метода проведения измерений в разных областях вокруг Японии и к созданию оценки геомагнитного поля в разных точках наблюдений. В частности, ученые применили современный алгоритм машинного обучения, известный как глубокая нейронная сеть. Путем подачи на вход алгоритма огромного объема исторических измерений, они позволили ему создать и оптимизировать чрезвычайно сложный многоуровневый набор операций, который наиболее эффективно сопоставляет данные с фактическими измерениями. Созданная сеть с беспрецедентной точностью может оценить магнитное поле в точке наблюдения.

Учитывая относительно низкую вычислительную стоимость DNN, система может быть сопряжена с сетью детекторов высокой чувствительности для обеспечения молниеносного обнаружения землетрясений и цунами, обеспечивая эффективную систему предупреждения, которая может минимизировать ущерб и спасать жизни.

Арина Васильева
редактор-переводчик