Kunstlik intelligentsus muudab Jaapanis maavärinate ennustamise
Jaapani seismoloogid kasutavad kunstlikku intelligentsust (AI), et parandada maavärinate ennustamise täpsust. Nad treenisid sügavat võrgustikku ulatusliku kataloogi abil, mis simuleeris 900 aasta jooksul maavärinate tegevust, et mõista AI andmete analüüsi võimekust. Laboratoorsete maavärinate ennustused AI poolt olid üllatavalt täpsed, ulatudes vaid mõne tunni ulatuses enne peamiste maavärinate sündmusi.
Maavärinate ennustamine on traditsiooniliselt olnud suur väljakutse keeruliste mustrite ja piiratud ajalooliste andmete tõttu. Siiski on masinõppe süsteemid tõusnud efektiivseteks tööriistadeks, suutes eristada ennustuslikke signaale selles, mida varem loeti mürana. Märgatavalt on need süsteemid seda saavutanud ilma igasuguse teadmise minevikus toimunud maavärinatest, toetudes vaid reaalaja füüsilistele omadustele.
Kuigi idee neuronvõrgustike kasutamisest reaalsete veateede liigutuste etteennustamiseks on endiselt varajases staadiumis, peamiselt tänu vajadusele üksikasjaliku, lühiajalise analüüsi järele ja tavaliselt pikkade ajavahemike järele maavärinate vahel, pole teadlasi heidutatud. Nüüd kavatsetakse uurida, kuidas AI toimib kataloogidega “kunstlikest veakohtadest”, mis näitavad nende esinemisele hästi mõistetavaid põhjusi.
Kyotos asuv uurimisrühm teostas projekti, milles oli kaasatud 18 000 modelleeritud maavärinat, kus enne suuri maavärinaid suurenes eelkõrvastuste sagedus. Geophysical Research Letters’is avaldatud uuring keskendus sellele, kuidas neuronvõrk hinnaks neid peamiste šokkide ajastuse mudeleid.
Isegi piiratud maavärinate andmetega suutis AI ennustada lähenevate peamiste šokkide tunnuseid märkimisväärse täpsusega, eriti kui sündmus muutus lähenevaks. Siiski kahanes täpsus, kui meetodit rakendati suurematele andmekogumitele ja pikemate ajavahemikele. Kõige tõhusam mudel tasakaalustas mõlemaid, hõlmates nii pikki protsesse kui ka lühisekvitseid, saavutades muljetavaldava 0,89 täpsuse skaalal, kus 1,00 on täiuslik.
Seismoloogid spekuleerivad, et neurovõrgu ennustamise edu tuleneb maavärinaimpulsi evolutsiooni ja intervalli kordamise analüüsist. Veelgi olulisem on see, et uuring näitas, et teatud lävendi ületamisel ei suurendanud suuremate andmekogumite suurendamine proportsionaalselt täpsust, vihjates AI ennustusvõimekusele plateau’le.
See AI koolituse lähenemine demonstreerib kõrge täpsusega prognoosimist nii aastakümnete pikkustes prognoosides kui ka kriitilistel tundidel ja minutitel enne märkimisväärsete maavärinaaktiivsuste toimumist. Järgnevad katsetused reaalsetes stsenaariumides oluliselt vähema andmetega on olulised AI tõhususe valideerimiseks, eriti arvestades, et need eksperimendid viidi läbi üksikul, 2,4-kilomeetrise sügava veakohtal.
AI kasutamine ennustavates mudelites ei piirdu ainult seismoloogiaga. Näiteks ettevõtted nagu Waymo on kasutanud neuronvõrku koolitamiseks, kasutades simuleeritud “sõidu” kogemusi, mis sarnanevad nendele maavärinaeksperimentidele. Siiski tähendab reaalmaailmas rakenduste keerukus, et täielikult autonoomsete sõidukite jaoks on endiselt vaja kaasamist keerukate stsenaariumide korral.
Põhiküsimused ja vastused:
1. Milliseid edusamme on tehtud maavärinate ennustamisel tehisintellekti kasutamisel?
– AI on näidanud võimet ennustada maavärinaid täpselt, isegi tundide kaupa enne nende toimumist, analüüsides maavärinate tegevuse andmeid.
2. Miks on maavärinate ennustamine traditsiooniliselt keeruline?
– Maavärinad järgivad keerulisi mustreid, mida on raske lahti mõtestada, ning saadaval on piiratud ajaloolised seismilised andmed, mis piiravad traditsiooniliste ennustamismeetodite efektiivsust.
3. Mis on väljakutsed AI kasutamisel reaalses maavärinate ennustamises?
– Reaalse ennustamise jaoks on vaja analüüsida erinevaid veakohti ja tingimusi erinevatel ajaskaaladel, sageli vähem ajalooliste andmetega võrreldes kontrollitud laboratoorsete keskkondadega.
4. Kuidas kasutatakse AI-d teistes ennustavates modelleerimisvaldkondades?
– AI-d kasutatakse erinevates valdkondades nagu autonoomne sõitmine, kus see töötleb simuleeritud kogemusi otsuste tegemise parandamiseks, samamoodi nagu see õpib simuleeritud seismilistest andmetest.
Põhilised väljakutsed ja vaidlusalused teemad:
– Andmete kättesaadavus: Tõhusa AI süsteemi koolitamiseks on vaja reaalajas kõrgekvaliteetseid andmeid, mis võivad olla napid seismilise tegevuse jaoks.
– Mudeli üldistamine: Mudelid peavad olema piisavalt tugevad, et ennustada maavärinaid erinevates piirkondades ja geoloogilistes seadistustes, mitte ainult neis, millele need koolitati.
– Avaliku usaldus: Avalikkuse ja ametiasutuste veenmine, et usaldada piisavalt AI ennustusi ennetavate meetmete võtmiseks, võib olla oluline takistus.
– Valepositiivid/-negatiivid: Väärteadete minimiseerimine on oluline, et vältida ebavajalikku paanikat või tagada, et hoiatusi ei eirataks.
Eelised:
– Täpsus: AI võib potentsiaalselt tuvastada mustrid, mida inimlikud analüütikud ei suuda tuvastada, saavutades täpsemaid ennustusi.
– Kiirus: AI suudab töödelda suures koguses andmeid kiiresti, võimaldades kiiremat reageerimisaega maavärinaündmuste ennustamisel.
Puudused:
– Komplekssus ja kulu: Nende süsteemide rakendamine võib olla keeruline ja kulukas, vajades olulisi arvutusressursse ja eksperdi teadmisi.
– Sõltuvus andmetest: AI mudelid sõltuvad raskelt ajaloolistest andmetest ja selle puudumine võib oluliselt mõjutada nende täpsust.
Et uurida rohkem tehisintellekti üldise valdkonna ja selle rakenduste kohta erinevates valdkondades, võite leida järgmised lingid kasulike:
– DeepMind
– OpenAI
Palun pange tähele, et täpsed täiustused, võrdlused traditsiooniliste meetoditega ja mainitud väljakutsed on informeeritud spekulatsioonid, mis põhinevad selliste AI ajendatud algatuste tüüpilistel väljakutsetel. Need pole otse artiklist tsiteeritud, vaid on olulised tegurid laiemas AI rollis seismoloogias.