Ученые Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) совместно с коллегами из Китая представили новый алгоритм анализа сейсмических данных, который в перспективе может повысить точность выявления предвестников землетрясений. Разработка была представлена на международной конференции Solar-Terrestrial Relations and Physics of Earthquake Precursors.
В основе исследования лежит метод анализа геоакустической эмиссии — естественных звуков, возникающих в земной коре при накоплении тектонических напряжений. Именно такие процессы нередко предшествуют землетрясениям и могут служить одним из индикаторов повышения сейсмической активности.
Как рассказал один из авторов исследования, доцент Политехнического института ДВФУ Сергей Шевкун, традиционно техногенные шумы считаются помехой для сейсмологических наблюдений. Однако новый подход предлагает использовать искусственные источники вибраций в качестве своеобразной «подсветки» земной коры. Это позволяет более детально изучать ее внутреннюю структуру и отслеживать изменения, которые могут свидетельствовать об активизации тектонических процессов.
Для обработки информации исследователи создали специализированную компьютерную программу, основанную на современных технологиях искусственного интеллекта. Алгоритм объединяет метод Physics-Informed Neural Networks (PINNs), который учитывает фундаментальные физические законы при обучении нейросети, и архитектуру Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), считающуюся одним из перспективных направлений развития нейросетевых моделей.
По словам разработчиков, такой подход позволяет получать более точные результаты без необходимости значительно увеличивать объем исходных данных. Благодаря использованию физических моделей вычислительная нагрузка существенно снижается, а качество анализа возрастает.
Новая технология дает возможность строить более детализированные двухмерные и трехмерные модели строения земной коры. В перспективе подобные карты могут использоваться не только для оценки сейсмической опасности, но и при поиске месторождений нефти, природного газа, угля, рудных полезных ископаемых, а также при инженерных изысканиях перед строительством крупных инфраструктурных объектов.
Авторы исследования подчеркивают, что на сегодняшний день работа находится на стадии теоретических исследований. Пока ученые провели лишь серию численных экспериментов, которые показали обнадеживающие результаты. Для подтверждения эффективности метода необходимы испытания на реальных данных и длительная практическая апробация.
Специалисты отмечают, что современной науке до сих пор не удалось создать систему, способную с высокой точностью предсказывать время, место и силу землетрясения. Сегодня сейсмологи могут лишь оценивать вероятность возникновения сильных подземных толчков в определенных регионах на основе комплекса различных факторов. Поэтому новые методы анализа, основанные на искусственном интеллекте и обработке геофизических сигналов, рассматриваются как одно из наиболее перспективных направлений мировой сейсмологии.
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования России в рамках гранта FZNS-2023-0008.
