Pięć lat temu Paul Johnson nie pomyślałby, że przewidywanie trzęsień ziemi kiedykolwiek będzie możliwe. Teraz nie jest taki pewien.
„Nie mogę powiedzieć, że tak zrobimy, ale mam większą nadzieję, że w ciągu dziesięcioleci zrobimy duży postęp”, mówi sejsmolog z Narodowego Laboratorium Los Alamos. „Teraz mam więcej nadziei niż kiedykolwiek”.
Głównym powodem tej nowej nadziei jest technologia, którą Johnson zaczął badać około cztery lata temu: uczenie maszynowe. Wiele dźwięków i niewielkich ruchów wzdłuż linii uskoków tektonicznych, w których występują trzęsienia ziemi, od dawna uważa się za bez znaczenia. Ale uczenie maszynowe - szkolenie algorytmów komputerowych do analizy dużych ilości danych w poszukiwaniu wzorców lub sygnałów - sugeruje, że niektóre z małych sygnałów sejsmicznych mogą mieć znaczenie.
Takie modele komputerowe mogą nawet okazać się kluczem do odblokowania zdolności przewidywania trzęsień ziemi, odległej możliwości, która jest tak kontrowersyjna, że wielu sejsmologów nie chce nawet o tym rozmawiać.
Kiedy teoria tektoniki płyt zyskała popularność w latach 60. XX wieku, wielu naukowców uważało, że przewidywanie trzęsień ziemi było tylko kwestią czasu. Po modelowaniu małych trzęsień spowodowanych przesuwającymi się płytami, myślenie minęło, powinno być możliwe przewidzenie większych trzęsień ziemi na dni lub nawet tygodnie wcześniej. Jednak wiele czynników, od rodzaju skały po odległość poślizgu zwarciowego, wpływa na siłę trzęsienia ziemi i szybko stało się jasne, że modele małej aktywności tektonicznej nie mogą zapewnić wiarygodnego sposobu przewidywania dużych trzęsień ziemi. Być może drobne zmiany i poślizgnięcia, które występują setki razy dziennie, mogą wskazywać na nieznaczne zwiększenie prawdopodobieństwa uderzenia dużego trzęsienia ziemi, ale nawet po roju niewielkiej aktywności tektonicznej nadal bardzo mało prawdopodobne jest duże trzęsienie ziemi. Potrzebny jest lepszy sygnał dla nadchodzącego trzęsienia ziemi, jeśli prognozy kiedykolwiek staną się rzeczywistością.
Korzystanie z uczenia maszynowego w celu znalezienia takiego sygnału jest prawdopodobnie daleko - jeśli to w ogóle możliwe. W badaniu opublikowanym pod koniec ubiegłego roku Johnson i jego zespół zasugerowali, że może istnieć wcześniej zlekceważony sygnał sejsmiczny, który może zawierać wzorzec ujawniający, kiedy poważne trzęsienie ziemi - takie jak niesławne i długo oczekiwane trzęsienie ziemi Cascadia na północno-zachodnim Pacyfiku - może uderzyć. Jeśli hipoteza się rozwinie, może to zmienić sposób prognozowania trzęsień ziemi z kilku sekund do, a może jednego dnia, dziesięcioleci z wyprzedzeniem.
Najnowsze ulepszenia w prognozowaniu trzęsień ziemi to te cenne sekundy. Sejsmolodzy pracują nad ulepszeniem systemów wczesnego ostrzegania, takich jak te w Japonii, oraz systemem ShakeAlert wdrażanym wzdłuż zachodniego wybrzeża USA. Systemy te wysyłają ostrzeżenia dopiero po rozpoczęciu trzęsienia ziemi - ale na czas, aby zamknąć rzeczy takie jak windy lub linie gazowe i ostrzec społeczności znajdujące się dalej od epicentrum.
Warstwa Ziemi, na której żyjemy, jest podzielona na kilkanaście tektonicznych, które poruszają się względem siebie. (USGS) Próba ekstrapolacji, jak wielkie stanie się trzęsienie w toku, gdzie jest jego epicentrum i na co wpłynie to wszystko, z kilku sekund danych, jest już ogromnym wyzwaniem, mówi Johnson. Istniejące systemy ostrzegania błędnie oceniały poważne trzęsienia ziemi i dawały fałszywe alarmy innym. Ale przed 2007 rokiem nie mieliśmy nawet sekundy. Gdzie możemy być w 2027 roku?
„Nie wiemy, jak dobrze sejsmologia da sobie radę za dziesięć lat” - mówi Johnson. „Ale będzie znacznie lepiej niż dziś”.
Postępy w monitorowaniu trzęsień ziemi będą prawdopodobnie polegały na komputerach, które zostały przeszkolone do pełnienia roli ekspertów sejsmologów. Dzięki doskonałej pamięci, kilku z góry przyjętym pojęciom i zerowej potrzebie snu maszyny mogą sortować morze danych zebranych podczas przesuwania się płyt tektonicznych. Wszystkie te informacje są porównywalne z tym, co można usłyszeć na zatłoczonej ulicy - odgłosy samochodów, ludzi, zwierząt i pogody zmieszane razem. Naukowcy przeszukują te sygnały, transkrybowane jako fale, próbując dowiedzieć się, czy którykolwiek z nich wskazuje, że trzęsienie ziemi ma miejsce lub ma się wkrótce wydarzyć. Od dawna istnieje nadzieja, że ukryty w tym hałasie może istnieć jakiś prekursor, który można zmierzyć lub zaobserwować, aby wskazać czas do następnego poważnego trzęsienia.
Jeden z tych dźwięków - który Johnson nazywa „sygnałem drżenia” - został zidentyfikowany i zbadany przez wiele lat. „Rzuciłem w to wszystko, co miałem w moim zestawie narzędzi i zdecydowałem, że nic tam nie ma” - mówi.
Ale algorytmy i komputery skonfigurowane przez jego zespół patrzyły na sygnał z nieco innej perspektywy, koncentrując się na jego energii. Jak mówi Johnson, energia ta (rejestrowana jako amplituda, miara wielkości fal sejsmicznych) rosła „nieznacznie” w całym cyklu trzęsień ziemi. Po uderzeniu trzęsienia ziemi amplituda sygnału spadła i wznowiono cykl regularnego wzrostu aż do kolejnego trzęsienia ziemi.
To był wzór.
Ten wcześniej zlekceważony sygnał, mówi Johnson, „zawierał informacje predykcyjne do przewidywania następnego cyklu trzęsienia ziemi” kilka minut wcześniej w przyspieszonych modelach błędów w laboratorium, co przekłada się na dziesięciolecia z góry w prawdziwym życiu. Ale wyniki w laboratorium i realnym świecie nie zawsze są zgodne.
W tym momencie uczenie maszynowe nie ma na celu pomóc w przewidywaniu trzęsień ziemi, ale raczej zrozumieć trzęsienia, które już się rozpoczęły, lub ogólnie dynamikę trzęsień. Jednak postępy w lokalizowaniu wstrząsów, szacowaniu wielkości i sortowaniu według „hałasu” poprawiają nasze zrozumienie działania trzęsień, w tym kiedy mogą one uderzyć.
„Chcę wyjaśnić, że to, co robimy, różni się od przewidywania. Ale tak, wszystkie te rzeczy są pośrednio powiązane ”, mówi Mostafa Moustavi, sejsmolog z Stanford, który wykorzystuje uczenie maszynowe do sortowania hałasu w tle w celu wykrycia małych wstrząsów.
Men-Andrin Meier, sejsmolog z Caltech, mówi, że „zgaduje on, że trzęsienia ziemi są z natury nieprzewidywalne”. Niemniej jednak pracuje nad wykorzystaniem uczenia maszynowego w celu ulepszenia systemów wczesnego ostrzegania, a ulepszenia w monitorowaniu tych alertów mogłyby potencjalnie poprawić prognozy trzęsień ziemi. Moustafa mówi, że lepsze mapy usterek i lepsze zrozumienie procesów, trendów i cykli trzęsienia ziemi mogą przyczynić się do poprawy prognozowania.
Mimo to niektórzy sejsmolodzy uważają, że „przewidywanie” jest fantazją. Robert Geller, sejsmolog z Uniwersytetu Tokijskiego, jest znany ze swojego pesymizmu na temat przewidywania trzęsień ziemi.
„Badania prognozowania trzęsień ziemi nie są tak naprawdę rzeczą”, mówi przez e-mail. „Polega tylko na zebraniu dużej ilości danych w nadziei, że uda się znaleźć wiarygodnego„ prekursora ”. Do tej pory nie znaleziono. ”
Według Gellera wszelkie wyniki laboratoryjne dotyczące sygnałów trzęsień ziemi można zignorować, dopóki nie zostaną odtworzone w sposób spójny w świecie rzeczywistym. „Nie mam wątpliwości, że mogą oni znaleźć wiele widocznych wzorców w obserwowanych danych dotyczących występowania trzęsień ziemi, patrząc wstecz. Ale nie widzę powodu, aby sądzić, że takie wzorce będą działać z biegiem czasu ”, mówi Geller.
Awaria Cascadia na wyspie Vancouver powoli zsuwa się cały czas, powodując niską sejsmiczność, której nie można poczuć, a następnie powraca na miejsce mniej więcej raz w roku. Bardzo niewielkie przesunięcie powierzchni Ziemi od tego poślizgu można monitorować, więc zespół Johnsona próbował sprawdzić, czy nowy sygnał zidentyfikowany przez algorytmy uczenia maszynowego może przewidzieć ruch.
„I oto oto odwzorowano na współczynnik przemieszczeń”, mówi Johnson.
Pytanie brzmi teraz, w jaki sposób sygnał może odnosić się do zablokowania uskoku - zblokowanych skał, które zapobiegały drastycznemu poślizgowi płyt tektonicznych i powodowały poważne trzęsienie ziemi przez około 300 lat. Ostatecznie zablokowanie winy zostanie zerwane i nastąpi potężne trzęsienie ziemi. Być może sygnał, który bada zespół Johnsona, lub inny jak dotąd nieznany sygnał, może dać pewne pojęcie, kiedy to nastąpi - jeśli takie sygnały są w ogóle związane z poważnymi trzęsieniami ziemi.
