В России научили нейросеть "слушать" землю для прогноза землетрясений
МОСКВА, 1 июл — РИА Новости.
Работа ученых может стать важным шагом в развитии методов мониторинга сейсмической опасности, поскольку раннее выявление признаков надвигающихся подземных толчков имеет большое значение для безопасности населения и инфраструктуры. Сегодня исследователи ищут способы не только фиксировать сейсмическую активность, но и понимать, какие процессы в земной коре предшествуют разрушительным событиям.
Один из наиболее известных способов обнаружения предвестников землетрясений связан с анализом звуков, исходящих из недр Земли. При усилении тектонической активности породы начинают издавать специфические сигналы — так называемую геоакустическую эмиссию. Это происходит потому, что в глубоких слоях накапливаются огромные напряжения, которые постепенно изменяют состояние пород, пояснили в ДВФУ.
По словам исследователей, такие акустические проявления могут служить дополнительным индикатором геодинамических процессов, происходящих в недрах. Если научиться точнее интерпретировать подобные сигналы, это откроет новые возможности для диагностики опасных зон и поможет совершенствовать системы наблюдения за земной корой.
Новый алгоритм, разработанный командой, рассчитан на более эффективную обработку данных и может применяться в задачах, где важно быстро получать надежный результат. В перспективе такие технологии способны стать частью комплексных методов оценки сейсмических рисков и повысить качество научных прогнозов.
Современная сейсмология все чаще ищет не только способы уменьшить влияние техногенного шума, но и возможность обратить его себе на пользу. В городах, промышленных районах и вблизи транспортных магистралей источники вибраций обычно мешают точным наблюдениям за земной корой, однако новая научная идея предлагает использовать эти колебания как полезный инструмент. По сути, речь идет о создании дополнительной сейсмической «подсветки» участка земной коры за счет искусственных источников воздействия, что позволяет лучше изучать внутреннюю структуру геосреды. Такой подход может повысить точность мониторинга и расширить возможности для раннего выявления опасных процессов.
Как пояснил один из авторов новой программы, доцент Департамента электроники, телекоммуникации и приборостроения Политехнического института ДВФУ Сергей Шевкун, интенсивные техногенные шумы и вибрации обычно осложняют сейсмологические наблюдения. Однако в этом случае исследователи предлагают использовать сам техногенный источник в качестве своеобразного зонда, который помогает «просвечивать» участок земной коры и фиксировать изменения в его строении. Если структура геосреды начинает меняться, это может указывать на активизацию сейсмических процессов, происходящих в недрах.
По мнению ученых, подобные изменения способны служить одним из возможных предвестников землетрясения. Более детальное наблюдение за тем, как откликается геосреда на искусственные колебания, открывает перспективы для более раннего обнаружения опасных зон и оценки их состояния. Такой метод может стать важным дополнением к существующим системам сейсмического контроля и помочь повысить безопасность в регионах, где риск землетрясений особенно высок.
Исследователи университета создали программный инструмент для анализа и обработки данных наблюдений, в основе которого лежит современный нейросетевой подход Physics‑Informed Neural Networks, а также новая архитектура искусственных нейронных сетей Kolmogorov‑Arnold Networks. Разработка позволяет более эффективно работать с неполными и сложными массивами информации, получаемыми в ходе научных измерений.
Как отметил Шевкун, в традиционных методах повышения точности обычно требуется наращивать объем наблюдений, что не всегда возможно из-за ограничений времени, ресурсов или условий проведения экспериментов. Новый подход снимает часть этих ограничений, поскольку он сочетает экспериментальные данные с уже известными физическими закономерностями, описывающими процессы, происходящие в земной коре. Благодаря этому модель может делать более обоснованные выводы даже при недостатке исходных наблюдений.
Такие решения особенно важны для задач, где данные поступают фрагментарно, а сами процессы отличаются высокой сложностью и неоднородностью. Использование нейросетевых методов нового поколения открывает дополнительные возможности для точного моделирования, прогнозирования и интерпретации результатов в научных исследованиях. В перспективе подобные разработки могут существенно повысить качество анализа в геофизике и смежных областях.
Разработка и применение нового подхода открывают дополнительные возможности для более эффективной обработки акустических данных, что особенно важно в задачах, где требуется высокая точность при больших объемах информации. По словам ученого, предложенный метод позволяет одновременно снизить вычислительные затраты и повысить разрешающую способность, благодаря чему становится возможным охватывать более обширные территории и строить более детальные 2D- и 3D-карты геологического строения. Такие результаты особенно ценны для современных геофизических исследований, где качество интерпретации напрямую влияет на точность выводов.
На текущем этапе работа имеет преимущественно теоретический характер: исследователи выполнили численные эксперименты и получили обнадеживающие результаты, подтверждающие перспективность выбранного направления. При этом сама идея уже сейчас выглядит весьма востребованной, поскольку может быть полезна в широком круге прикладных задач. В первую очередь речь идет о сейсморазведке, которая используется при поиске месторождений нефти, газа, угля и рудных полезных ископаемых, а также при анализе состояния грунтов перед строительством крупных инженерных сооружений. Кроме того, подобные технологии могут найти применение там, где необходимо быстро и точно получать сведения о внутреннем строении среды.
В дальнейшем, как отметил ученый из ДВФУ, развитие этого направления может привести к созданию более экономичных и в то же время более точных методов обработки сигналов. Это, в свою очередь, позволит повысить эффективность геологоразведочных работ, сократить время анализа данных и расширить возможности для практического использования метода в промышленности и научных исследованиях.
Данное исследование было проведено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования в рамках гранта FZNS‑2023‑0008. Такая поддержка сыграла важную роль в реализации научного проекта и создании условий для его успешного выполнения. Полученные результаты представляют интерес для дальнейшего развития исследований в данной области и могут быть использованы в последующих научных работах.
Источник и фото - ria.ru
