Comprendere i terremoti è un problema impegnativo, non solo perché sono potenzialmente pericolosi, ma anche perché sono fenomeni complicati e difficili da studiare. Interpretando il massiccio, set di dati spesso contorti che vengono registrati dalle reti di monitoraggio dei terremoti è un compito erculeo per i sismologi, ma lo sforzo necessario per produrre analisi accurate potrebbe migliorare significativamente lo sviluppo di affidabili sistemi di allerta precoce per i terremoti.

Una nuova promettente collaborazione tra i sismologi del Caltech e gli scienziati informatici che utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) - sistemi informatici in grado di apprendere ed eseguire compiti che in precedenza richiedevano l'uomo - mira a migliorare i processi automatizzati che identificano le onde sismiche e valutano la forza, velocità, e direzione di agitazione in tempo reale. La collaborazione include ricercatori delle divisioni di Scienze Geologiche e Planetarie e Ingegneria e Scienze Applicate, e fa parte dell'iniziativa AI4Science di Caltech per applicare l'intelligenza artificiale ai problemi dei big data affrontati dagli scienziati in tutto l'Istituto. Alimentato da hardware avanzato e algoritmi di apprendimento automatico, L'intelligenza artificiale moderna ha il potenziale per rivoluzionare gli strumenti di dati sismologici e renderci tutti un po' più al sicuro dai terremoti.

Recentemente, Yisong Yue del Caltech, un assistente professore di informatica e scienze matematiche, si è seduto con i suoi collaboratori, Professore di ricerca di geofisica Egill Hauksson, borsista post-dottorato in geofisica Zachary Ross, e Associate Staff Sismologo Men-Andrin Meier, per discutere il nuovo progetto e il futuro dell'intelligenza artificiale e della scienza dei terremoti.

Quale problema sismologico ti ha ispirato a includere l'IA nella tua ricerca?

Meier:Una delle cose su cui lavoro è l'allerta precoce dei terremoti. L'allerta precoce ci impone di cercare di rilevare i terremoti molto rapidamente e di prevedere lo scuotimento che produrranno in seguito in modo da poter ottenere da pochi secondi a forse decine di secondi di preavviso prima che inizi lo scuotimento.

Hauksson:Deve essere fatto molto velocemente, questo è il gioco. Le onde del terremoto colpiranno prima la stazione di monitoraggio più vicina, e se li riconosciamo subito, quindi possiamo inviare un avviso prima che le onde viaggino più lontano.

Meier:Hai solo pochi secondi di sismogramma per decidere se si tratta di un terremoto, il che significherebbe inviare un avviso, o se è invece un segnale fastidioso, un camion che passa vicino a uno dei nostri sismometri o qualcosa del genere. Abbiamo troppe false classificazioni, troppi falsi allarmi, e alla gente non piace. Questo è un classico problema di apprendimento automatico:hai alcuni dati e devi fare una classificazione realistica e accurata. Così, abbiamo contattato il dipartimento di informatica e scienze matematiche (CMS) di Caltech e abbiamo iniziato a lavorarci con loro.

Perché l'IA è un buon strumento per migliorare i sistemi di monitoraggio dei terremoti?

Yue:I motivi per cui l'intelligenza artificiale può essere un buon strumento hanno a che fare con la scala e la complessità insieme a un'abbondante quantità di dati. I sistemi di monitoraggio dei terremoti generano enormi set di dati che devono essere elaborati per fornire informazioni utili agli scienziati. L'intelligenza artificiale può farlo più velocemente e in modo più accurato di quanto possano fare gli umani, e persino trovare modelli che altrimenti sfuggirebbero all'occhio umano. Per di più, i modelli che speriamo di estrarre sono difficili da catturare adeguatamente per i sistemi basati su regole, e quindi le capacità avanzate di abbinamento dei modelli del moderno deep learning possono offrire prestazioni superiori rispetto agli algoritmi di monitoraggio dei terremoti automatizzati esistenti.

Ross:In una grande sequenza di scosse di assestamento, Per esempio, potresti avere eventi distanziati ogni 10 secondi, fuoco rapido, tutto il giorno. Usiamo forse 400 stazioni nel sud della California per monitorare i terremoti, e le onde causate da ogni diverso terremoto li colpiranno tutti in momenti diversi.

Yue:Quando hai più terremoti, e i sensori stanno tutti sparando in posizioni diverse, vuoi essere in grado di decodificare quali dati appartengono a quale terremoto. La pulizia e l'analisi dei dati richiedono tempo. Ma una volta addestrato un algoritmo di apprendimento automatico, un programma per computer che apprende studiando esempi anziché attraverso la programmazione esplicita, per farlo, potrebbe fare una valutazione molto rapidamente. Questo è il valore.

In quale altro modo l'IA aiuterà i sismologi?

Yue:Non siamo solo interessati ai terremoti occasionali molto grandi che si verificano ogni pochi anni o giù di lì. Siamo interessati ai terremoti di tutte le dimensioni che accadono ogni giorno. L'intelligenza artificiale ha il potenziale per identificare piccoli terremoti che sono attualmente indistinguibili dal rumore di fondo.

Ross:In media vediamo circa 50 terremoti ogni giorno nel sud della California, e abbiamo un mandato dal Servizio Geologico degli Stati Uniti per monitorarli. Ce ne sono molti di più, ma sono troppo piccoli per essere rilevati con la tecnologia esistente. E più sono piccoli, più spesso si verificano. Quello che stiamo cercando di fare è monitorare, individuare, rilevare, e caratterizzare ognuno di quegli eventi per costruire "cataloghi dei terremoti". Tutta questa analisi sta iniziando a rivelare i dettagli molto intricati dei processi fisici che guidano i terremoti. Quei dettagli non erano realmente visibili prima.

Perché nessuno ha mai applicato l'IA alla sismologia prima?

Ross:Solo nell'ultimo anno o due la sismologia ha iniziato a prendere seriamente in considerazione la tecnologia AI. Parte di ciò ha a che fare con il drammatico aumento della potenza di elaborazione dei computer che abbiamo visto solo nell'ultimo decennio.

Qual è l'obiettivo a lungo termine di questa collaborazione?

Meier:Alla fine, vogliamo costruire un algoritmo che imiti ciò che fanno gli esperti umani. Un sismologo umano può sentire un terremoto o vedere un sismogramma e raccontare immediatamente molte cose su quel terremoto solo per esperienza. È stato davvero difficile insegnarlo a un computer. Con l'intelligenza artificiale, possiamo avvicinarci molto a come un esperto umano tratterebbe il problema. Ci stiamo avvicinando molto alla creazione di un "sismologo virtuale".

Perché abbiamo bisogno di un "sismologo virtuale?"

Yue:Fondamentalmente sia in sismologia che oltre, la ragione per cui vuoi fare questo genere di cose è la scala e la complessità. Se puoi addestrare un'intelligenza artificiale che apprende, quindi puoi prendere un set di abilità specializzato e renderlo disponibile a chiunque. L'altro problema è la complessità. Potresti dare un'occhiata umana a dati sismici dettagliati per molto tempo e scoprire piccoli terremoti. Oppure potresti semplicemente far imparare a un algoritmo a individuare i modelli che contano molto più velocemente.

Meier:Le informazioni dettagliate che stiamo raccogliendo ci aiutano a capire la fisica dei terremoti:perché si esauriscono lungo alcune faglie e innescano grandi terremoti lungo altre, e quanto spesso si verificano.

Creare un "sismologo virtuale" significherà la fine dei sismologi umani?

Ross:Avendo parlato con una serie di studenti, Posso dire con una certa sicurezza che la maggior parte di loro non vuole fare lavori di catalogazione. [Ride.] Preferirebbero fare un lavoro più eccitante.

Yue:Immagina di essere un musicista e prima di poter diventare un musicista, prima devi costruire il tuo pianoforte. Quindi passi cinque anni a costruire il tuo pianoforte, e poi diventi musicista. Ora abbiamo un modo automatizzato di costruire pianoforti:distruggeremo il lavoro dei musicisti? No, stiamo effettivamente potenziando una nuova generazione di musicisti. Abbiamo altri problemi su cui potrebbero lavorare.