KI zur Erkennung von Warnsignalen für langsame Erdbeben

Noch heute ist es unmöglich, Datum, Uhrzeit und Ausmaß zukünftiger Erdbeben vorherzusagen.

Unsere einzigen soliden Werkzeuge basieren auf probabilistischen Behandlungen, die es ermöglichen, für eine bestimmte Region die Wahrscheinlichkeit, dass Bodenbewegungen im Zusammenhang mit seismischen Aktivitäten wird in den kommenden Jahren eine bestimmte Schwelle überschreiten – zum Beispiel gibt es 20% Chance auf ein Erdbeben der Stärke 7,5 findet in den nächsten 30 Jahren in San Francisco, Kalifornien, statt.

Leider liefert dies keine wirklich brauchbare Vorhersage, wie beispielsweise eine Wettervorhersage.

Könnte KI helfen, all dies zu ändern? In unserem Forschungsteam entwickeln wir seit einigen Jahren Algorithmen für künstliche Intelligenz, die Daten von Seismometern, die Bodenschwingungen aufzeichnen, kontinuierlich überprüfen, um bestimmte Verhaltensweisen zu identifizieren, die Erdbeben vorausgehen würden.

Diese Ergebnisse sind nun Gegenstand einer Veröffentlichung in der Fachzeitschrift Naturkommunikation.

Künstliche Intelligenz zur Erkennung von Warnzeichen

Diese Anwendungen der künstlichen Intelligenz zielen darauf ab, das Verständnis dieses "seismischen Zyklus" – des Wechsels von Erdbeben und Perioden, in denen sich tektonische Spannungen ansammeln – zu verbessern und den Beginn des Bruchs besser abzuschätzen.

Das Konzept ist einfach: Durch die Analyse der seismischen Aufzeichnungen vor vielen Erdbeben kann ein Algorithmus wiederkehrende Verhaltensweisen in diesen Aufzeichnungen identifizieren und lernen, das nächste Auftreten des Fehlers zu erkennen. Sie müssen Zugriff auf viele Daten haben, daher ist die Methode noch nicht auf die großen, verheerenden, aber seltenen Erdbeben anwendbar, die Schlagzeilen machen.

Dieser Ansatz war zunächst entwickelt auf "Laborerdbeben" : durch Komprimieren von Stahl- oder Gesteinsproben in einer Presse und sie gegeneinander schiebenkönnen wir Tausende von Brüchen verursachen, die jeweils einem Erdbeben ähneln. Der einzige Unterschied besteht in der Größe.

Zum Beispiel entspricht ein Erdbeben der Stärke 7 in etwa einem Ausfall von etwa 100 km Länge bei einigen zehn Zentimetern Schlupf, während Laborerdbeben bei einigen Millimetern Schlupf nur wenige Zentimeter lang sind. Genau wie in der Natur zeichnen wir die Schwingungen auf, die von der Probe vor den Brüchen abgegeben werden. Aus diesen seismischen "Labor" -Daten kann ein Algorithmus trainiert werden, um zu identifizieren, ob es Signale gibt, die für einen bevorstehenden Ausfall charakteristisch sind, und vor allem, ob sie zu erkennen – auf die gleiche Weise, wie man durch Beobachtung erkennen kann, dass eine orangefarbene Ampel eine rote Ampel anzeigt.

Durch Anwendung künstlicher Intelligenzalgorithmen auf Labordaten ist es daher möglich, das bevorstehende Eintreffen eines Laborerdbebens vorherzusagen. Das analysierte seismische Signal codiert jederzeit detaillierte Informationen über die verbleibende Zeit vor der nächsten Pause. Insbesondere identifiziert der Algorithmus systematische Zyklen der seismischen Energie, eine Größe, die aus den gemessenen Schwingungen abgeleitet wird: Die seismische Energie steigt exponentiell an, bevor ein Probenbruch stattfindet.

Testen Sie den Ansatz von maschinelles Lernen auf echten Erdbeben

Um diesen Ansatz an realen Erdbeben zu testen, haben wir einen ähnlichen Algorithmus entwickelt, um die Warnzeichen von "langsamen Erdbeben" unterhalb von Vancouver Island in Kanada zu untersuchen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Erdbeben, die Sekunden bis Minuten dauern und seismische Wellen erzeugen, können langsame Erdbeben Wochen oder Monate dauern.

Weil sie langsam sind, erzeugen sie keine seismischen Wellen, genau wie ein Gummiband nicht um Ihr Gesicht springt, wenn Sie es vorsichtig loslassen. Diese langsamen Erdbeben verursachen daher keine Schäden, können jedoch nicht mit einem Seismometer aufgezeichnet werden. Dies bedeutet nicht, dass sie nicht groß sein können, und die von einem langsamen Beben bedeckte Bruchzone kann mit einigen zehn Zentimetern Schlupf bis zu etwa 100 km lang sein. Sie wurden um die Wende der 2000er Jahre in Japan und Kanada dank der Bewegungen von wenigen Zentimetern entdeckt, die sie über Entfernungen von mehreren zehn Kilometern, gemessen mit GPS, an der Oberfläche verursachen.

Auch große, aber langsamere neuere Studien legen nahe, dass langsame Erdbeben viele Gemeinsamkeiten mit "normalen" Erdbeben haben. Da sie jedoch lange dauern, lassen sie leichter "die Zeit", um sie zu analysieren.

Darüber hinaus treten in mehreren Subduktionszonen auf der ganzen Welt regelmäßig langsame Erdbeben auf, was sie zu einem Hauptziel für Algorithmen mit künstlicher Intelligenz macht. Auf Vancouver Island beispielsweise treten diese langsamen Erdbeben aufgrund der Konvergenz zwischen den Platten Amerika und Juan de Fuca etwa alle 14 Monate auf.

Durch die Analyse kontinuierlicher seismischer Daten von einem Dutzend großer, langsamer Erdbeben in der Region versucht unser Algorithmus für künstliche Intelligenz, Frühwarnsignale zu identifizieren, die für das bevorstehende Eintreffen des langsamen Bruchs charakteristisch sind, wie im Labor.

"Knistern" würde die Geburt langsamer Erdbeben bedeuten

Zu unserem Erstaunen war der Algorithmus in der Lage, charakteristische seismische Signale zu extrahieren, die auftreten, wenn sich das langsame Beben nähert.

Insbesondere identifiziert unser Werkzeug einen exponentiellen Anstieg der seismischen Energie vor dem Versagen, als ob immer mehr winzige seismische Wellen aus der seismischen Zone emittiert würden.

Wir interpretieren dieses zunehmende Knistern als Signatur der Geburt („Keimbildung“) des langsamen Erdbebens, genau wie im Labor! Auf Vancouver Island ist diese Signatur etwa 100 Tage vor dem Einsetzen der ersten Erkennungen eines langsamen Bebens erkennbar und legt nahe, dass langsame Beben von mehreren Wochen erwartet werden können.

Die wiederholten Muster, die durch künstliche Intelligenz identifiziert werden, können auch unser physisches Verständnis der Phase vor Erdbeben stärken, langsam oder schnell. Insbesondere deuten diese Muster darauf hin, dass Erdbebenbrüche in sehr geringem Umfang auf einem bisher nicht wahrnehmbaren Niveau beginnen und sich beschleunigen, bis sie in GPS-Aufzeichnungen mit bloßem Auge erkennbar werden.

Diese exponentielle Beschleunigung steht im Einklang mit zahlreichen Beobachtungen in der Gesteinsmechanik, die häufig im Labor durchgeführt werden, sowie mit theoretischen Modellen der Bruchmechanik. Dies bestätigt, dass langsame Erdbeben genauso gut beginnen wie „klassische“ Erdbeben, aber… langsam. Ein weiterer gemeinsamer Punkt!

Was ist mit schweren Erdbeben?

Die Frage der Anwendung einer solchen Methode zur Antizipation des Ausbruchs großer Erdbeben bleibt offen. Zum Beispiel könnte man versucht sein, einfach zu skalieren: Ein langsames Erdbeben dauert einen Monat und wir sehen Warnzeichen 100 Tage (oder drei Monate) vor dem Erdbeben. Ein klassisches Erdbeben hoher Stärke dauert 10 bis 100 Sekunden und diese Vorläufersignale wären daher 30 bis 300 Sekunden vorher beobachtbar … Ist dies wirklich der Fall? Wäre es hilfreich, so kurzfristig einen Kostenvoranschlag zu haben?



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Die zerstörerischsten Erdbeben sind auch die seltenstenund sind oft mehrere hundert Jahre an einem Ort getrennt. Daher sind keine seismischen Daten verfügbar, um einen Algorithmus für künstliche Intelligenz zu trainieren, um die Frühwarnsignale großer Erdbeben in einer bestimmten Region zu lernen.

Um in dieser Richtung fortzufahren, könnte man möglicherweise die unterschiedlichen Daten aus vielen Teilen der Welt kombinieren, in denen Erdbeben auftreten. Umso wichtiger ist es jedoch, die Mechanismen von Erdbeben besser zu verstehen, damit wir realistischere und zahlreichere simulieren können. im Labor und per Computer.

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