Ascoltando il segnale acustico emesso da un terremoto creato in laboratorio, un approccio informatico che utilizza l'apprendimento automatico può prevedere il tempo rimanente prima che l'errore si interrompa.

"In ogni istante, il rumore proveniente dalla zona di faglia del laboratorio fornisce informazioni quantitative su quando la faglia scivolerà, " ha detto Paul Johnson, un membro del Los Alamos National Laboratory e investigatore capo della ricerca, che è stato pubblicato oggi in Lettere di ricerca geofisica .

"La novità del nostro lavoro è l'uso del machine learning per scoprire e comprendere la nuova fisica del fallimento, attraverso l'esame del segnale uditivo registrato dal setup sperimentale. Penso che il futuro della fisica dei terremoti farà molto affidamento sull'apprendimento automatico per elaborare enormi quantità di dati sismici grezzi. Il nostro lavoro rappresenta un passo importante in questa direzione, " Egli ha detto.

Non solo il lavoro ha un potenziale significato per la previsione dei terremoti, Johnson ha detto, ma l'approccio è di vasta portata, applicabile a potenzialmente tutti gli scenari di guasto, compresi i test non distruttivi di materiali industriali, guasti fragili di ogni tipo, valanghe e altri eventi.

L'apprendimento automatico è un approccio di intelligenza artificiale per consentire al computer di apprendere da nuovi dati, aggiornare i propri risultati per riflettere le implicazioni di nuove informazioni.

La tecnica di apprendimento automatico utilizzata in questo progetto identifica anche nuovi segnali, precedentemente pensato per essere rumore di bassa ampiezza, che forniscono informazioni previsionali durante tutto il ciclo sismico. "Questi segnali assomigliano al tremore terrestre che si verifica in associazione con terremoti lenti sulle faglie tettoniche nella crosta inferiore, " Johnson ha detto. "C'è motivo di aspettarsi tali segnali dalle faglie terrestri nella zona sismogena per faglie che scivolano lentamente".

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono prevedere i tempi di guasto dei terremoti di laboratorio con notevole precisione. Il segnale di emissione acustica (AE), che caratterizza lo stato fisico istantaneo del sistema, predice in modo affidabile il fallimento nel lontano futuro. Questa è una sorpresa, Johnson ha sottolineato, poiché tutto il lavoro precedente aveva supposto che solo il catalogo dei grandi eventi fosse rilevante, e che piccole fluttuazioni nel segnale AE potrebbero essere trascurate.

Per studiare i fenomeni, il team ha analizzato i dati di un sistema di faglie di laboratorio che contiene sgorbie di faglia, il materiale macinato creato dai blocchi di pietra che scivolano l'uno sull'altro. Un accelerometro ha registrato l'emissione acustica proveniente dagli strati di taglio.

A seguito di un cedimento per attrito nel labquake, il blocco tranciante si muove o si sposta, mentre il materiale di sgorbia si dilata e si rafforza contemporaneamente, come mostrato dall'aumento misurabile dello sforzo di taglio e dell'attrito. "Mentre il materiale si avvicina al fallimento, comincia a mostrare le caratteristiche di un regime di stress critico, compresi molti piccoli cedimenti per taglio che emettono emissioni acustiche impulsive, " Johnson ha descritto.

"Questo stato instabile si conclude con un vero terremoto, in cui il blocco di taglio si sposta rapidamente, l'attrito e lo sforzo di taglio diminuiscono precipitosamente, e gli strati di sgorbia si compattano contemporaneamente, " ha detto. In una vasta gamma di condizioni, l'apparato scivola abbastanza regolarmente per centinaia di cicli di stress durante un singolo esperimento. E soprattutto, il segnale (dovuto allo scricchiolio e allo scricchiolio che alla fine porta ai precursori impulsivi) consente la previsione in laboratorio, e speriamo che porterà a progressi nella previsione sulla Terra, ha detto Johnson.