Ученые рассказали, может ли ИИ предсказывать будущие землетрясения
Команда из Ариэльского университета использовала машину опорных векторов (SVM) - набор алгоритмов машинного обучения, которые считаются эффективными при решении задач классификации и регрессии - с оценками временных рядов общего электронного содержания (TEC) GPS для поиска предвестников землетрясения и, таким образом, генерации более точные прогнозы землетрясений.
Исследователи во главе с доктором Ювалем Реувени из Департамента физики опубликовали свои выводы в рецензируемом исследовании в географическом журнале Remote Sensing.
Изучив связь между ПЭС ионосферы и геодинамической активностью, команда обнаружила, что ПЭС можно использовать для точного прогнозирования землетрясений.
«Признаки стихийных бедствий, связанные с сильными землетрясениями, могут появляться в литосфере, тропосфере и ионосфере, где современные технологии дистанционного зондирования стали ценными инструментами для обнаружения и измерения сигналов раннего предупреждения о нарастании напряжения глубоко в земной коре (предположительно связанного с землетрясением). события)», - говорят исследователи.
«Наше исследование показывает, что существует четкая корреляция между значениями ПЭС ионосферы и геодинамической активностью. Используя подход машинного обучения, мы смогли точно предсказывать землетрясения с определенной степенью успеха», - сказал Реувени.
По словам ученых, хотя это еще не надежный метод прогнозирования землетрясений, это многообещающий шаг вперед в усилиях по лучшему пониманию и прогнозированию сейсмической активности.
Ранее Курсор писал, что израильские ученые создали новую систему, предупреждающую о подводных землетрясениях. Особая ценность разработки заключается в том, что она позволяет оценить силу начинающегося землетрясения.
Наша редакция сообщала, что Израиль готовится к возможному крупному землетрясению: сколько на это уйдет средств. Сильное землетрясение может оставить без крова 170 тысяч человек.
Напомним, что сейсмолог предсказал землетрясение в Турции за 3 дня до катастрофы.
