Lidia PerskaTeksi ülikooli teadlased Austini, Texas, on välja töötanud kunstliku intelligentsi süsteemi, mis suudab prognoosida maavärinaid kuni 70% täpsusega. See murranguline AI suudab prognoosida seismilisi sündmusi kuni nädal ette, tuginedes seitsme kuu jooksul Hiinas läbi viidud testide seeriale. Tehnoloogia, mis on treenitud ulatuslike seismiliste andmekogumite põhjal, on näidanud märkimisväärset lubadust maavärinate mõju vähendamisel eludele ja majandusele.
AI töötab, tuvastades statistilisi anomaaliaid reaalajas seismilistes andmetes, seostades neid tõhusalt ajaloo maavärinate esinemistega. Tulemuseks on iganädalane prognoos, kus süsteem on täpselt ennustanud 14 maavärinat 300-kilomeetrise raadiuses ennustatud epitsentrist, hinnates nende magnituudi täpselt. Kuigi see jättis ennustamata ainult ühe maavärina, tekitas AI kaheksa valehäiret.
Üks meeskonna liikmetest väljendas, et maavärinate ennustamist on juba ammu peetud utoopiliseks eesmärgiks. Küll aga näitavad tulemused, et see esmapilgul võimatu ülesanne on tegelikult saavutatav.
See uuendus tunnustati rahvusvahelisel konkursil, kus Texase AI lahendus ületas üle 600 muu osaluse. Edasi liikudes plaanivad teadlased tehnoloogiat Texases valideerida, piirkonnas, kus esineb palju madalaid ja mõõdukaid seismilisi sündmusi, kasutades ulatuslikku seismiliste jaamade võrgustikku. Meeskond kujutleb AI integreerimist füüsiliste mudelitega, et parandada prognoosimisvõimet, eriti andmete puudulikes piirkondades.
Uuenduslik AI ennustab maavärinaid märkimisväärse täpsusega
Viimased edusammud kunstlikus intelligentsis toovad maavärinate ennustamise uude ajajärku, kuna Texase ülikooli Austini uus uuring paljastab AI süsteemi, mis saavutab seismiliste sündmuste prognoosimisel märkimisväärset edu. See uuendus tähistab võimalikku pöördepunkti maavärinate ettevalmistuses, mis on ajalooliselt olnud väljakutseid täis valdkond.
Millised on kõige olulisemad küsimused seoses selle AI tehnoloogiaga?
1. Kuidas AI algoritm töötab?
AI kasutab süvaõppe mudelit, mis on treenitud ulatusliku seismiliste andmete põhjal, tuvastades mustrid ja anomaaliad, mis on seotud varasemate maavärinate sündmustega. Reaalajas andmete analüüsimisel tuvastab see muutused, mis võivad eelneda seismilisele tegevusele.
2. Millisel määral on AI täpsus ja mida see tähendab reaalses elus?
Saavutades kuni 70% täpsuse, näitab AI lubadust praktiliseks kasutamiseks, eriti piirkondades, kus esineb sagedasi maavärinaid. Küll aga varieerub termine „täpsus“ selliste ennustuste puhul ja see võib sõltuvalt kontekstist viia kas usalduseni või skeptitsismiga.
3. Kas see AI suudab prognoosida kõiki maavärinaid?
Ei, kuigi see ennustab märkimisväärset arvu maavärinaid täpselt, ei ole see veatu. Juhuslikud valehäired, mida see genereerib—kaheksa hiljutistes katsetes—toovad kaasa väljakutse avalikule tajule ja päästevalmiduse strateegiatele.
Peamised väljakutsed ja vastuolud, millega see teema seotud on:
– Avalik usaldus ja ohutus: Valehäired võivad põhjustada avalikku paanikat, nõrgendades süsteemi usaldusväärsust. Tasakaalu leidmine ettevaatlikkuse ja täpsuse vahel on ülioluline.
– Tehnoloogilised piirangud: Suure hulga treeningandmete vajadus võib olla takistus piirkondades, kus jalajälg seismilisi andmeid napib.
– Eetilised kaalutlused: AI kasutuselevõtt loodusõnnetuste ennustamiseks tõstatab eetilisi küsimusi vastutuse ja tegutsemise kohta ennustuste osas. Peavad ametiasutused reageerima iga hoiatussignaaliga või saavad nad teatud häireid ignoreerida?
AI eelised maavärinate ennustamisel:
– Varajase hoiatamise potentsiaal: Seismiliste sündmuste ennustamise kaudu on võimalik päästa elusid ja vähendada varalisi kahjusid õigeaegsete evakuatsioonide ja ettevalmistusmeetmete kaudu.
– Kulukuse efektiivsus: Vähendatud majanduslik mõju maavärinate kahjustusele võiks säästa miljoneid taastamiskulusid.
– Jätkuv õppimine: Süsteem saab aja jooksul areneda koos uute andmetega, suurendades oma prognoosimisvõimet.
AI puudused maavärinate ennustamisel:
– Üksildusriski oht: Kogukonnad võivad paigutada liiga palju usaldust AI tulemuste vastu, võimaldades tähelepanuta jätta teisi olulisi ettevalmistusmeetmeid.
– Omandatud ebakindlus: Maavärinad on keerulised looduslikud sündmused ja vaatamata tehnoloogilistele edusammudele võib täielik prognoositavus jääda kätte saamata.
Edasi minekud
Kuna teadlased otsivad selle AI valideerimist erinevates geograafilistes asukohtades, on suurenenud huvi selle tehnoloogia integreerimise üle olemasolevate geoloogiliste uuringutega. Eesmärk ei ole mitte ainult prognoosimisvõimekuse suurendamine, vaid ka AI ühendamine traditsiooniliste maavärinate jälgimismeetoditega, et saavutada terviklik analüüs.
Kokkuvõtteks, Texase ülikoolis tehtud innovaatiline töö on oluline meeldetuletus seismoloogia ja kunstliku intelligentsi valdkonnas. Jätkuv teadus- ja arendustegevus võiks võimaldada ühiskondadel teha efektiivsemaid kohandusi maavärinate esinemise ebakindluse suhtes.
Lisainfot selle valdkonna edusammude kohta leiate Texas’i ülikooli veebilehelt.
