Наука и техника

Сайт посвящен машинному обучению, ИИ, ГМО и многому другому технологичному

Измерение магнитного поля Земли поможет прогнозировать стихийные бедствия

Глубокие нейронные сети будут регистрировать аномалии в магнитном поле. Это поможет предсказывать землетрясения и цунами быстрее, чем когда-либо прежде.

Разрушения, наносимые землетрясениями и цунами, прямо указывают на необходимость создания эффективного метода прогнозирования. В мире уже есть системы, предупреждающие людей о бедствиях непосредственно перед возникновением сейсмических волн. Однако зачастую вторая волна застает врасплох быстрее, чем дается предупреждение. Именно поэтому необходимы более быстрые и точные средства, которые в итоге спасут много жизней. Статья о проведенном исследовании опубликована в журнале IEICE Communications Express.

 

Известно, что землетрясения и цунами сопровождают локальные изменения в геомагнитном поле. При землетрясениях сначала возникает пьезомагнитный эффект, в результате которого происходят изменения в геомагнитном поле. В случае цунами — происходит внезапное перемещение гигантских объемов воды в море, которое влечет изменения в атмосферном давлении. Это, в свою очередь, влияет на ионосферу, в итоге изменяя геомагнитное поле. В обоих случаях это может быть зарегистрировано сетью наблюдательных пунктов на разных локациях. Главное преимущество такого подхода к проблеме — скорость. Учитывая то, что электромагнитные волны распространяются со скоростью света, событие может быть моментально зарегистрировано при наблюдении изменений в геомагнитном поле.

 

Но как понять, аномально изменение или нет? В разных областях геомагнитное поле представляет собой колебательный сигнал, так что этот метод должен основываться на понимании того, что есть «норма» поля для конкретной местности.

 

Юта Катори и Кан Окубо из Токийского столичного университета взялись за разработку метода измерений в разных точках Японии и обозначение допустимых значений геомагнитного поля на разных наблюдательных пунктах. В частности, они применили сложный алгоритм машинного обучения, известный как глубокая нейронная сеть (DNN). Загрузив в алгоритм большой объем данных, полученных из исторических измерений, они позволили ему создать и оптимизировать невероятно сложный многоуровневый набор операций, максимально  отображающих данные непосредственных измерений. Задействовав более полумиллиона точек данных, ученые смогли создать сеть, способную измерить магнитное поле в пункте наблюдения с беспрецедентной точностью.

 

Учитывая относительно низкую вычислительную стоимость DNN, систему можно подключить к сети высокочувствительных датчиков для достижения сверхбыстрой регистрации землетрясений и цунами, что, в свою очередь, даст эффективную систему предупреждения, способную минимизировать потери и спасти тысячи жизней.

Машинное обучение и ИИ