Non è ancora possibile prevedere i terremoti, ma l'analisi di diversi tipi di dati sismici consente agli scienziati di individuare dove e quando ha avuto origine ciascun tipo di terremoto, e quindi capire meglio quando e dove potrebbe verificarsi uno slittamento tettonico a causa di terremoti dannosi. Decine di migliaia di stazioni sismiche in tutto il mondo registrano continuamente l'attività sismica locale, con un output che va ben oltre quello che gli scienziati possono elaborare. Qui, ricercatori della Northwestern University hanno chiamato oltre 2, 000 cittadini scienziati in soccorso per l'analisi basata sulla folla delle registrazioni sismiche, reso in formato audiovisivo, attraverso il programma Earthquake Detective sulla piattaforma Open-Science Zooniverse. Mostrano che i cittadini sono accurati almeno quanto l'apprendimento automatico, e può persino identificare tremori tettonici, che in precedenza era possibile solo per professionisti qualificati. I risultati sono pubblicati oggi in Frontiere nelle Scienze della Terra .

"Il mio obiettivo era ricevere aiuto per il rilevamento di questi eventi sismici speciali perché mi sentivo sopraffatto dalla montagna di dati in rapida crescita che stavo studiando per la mia ricerca di dottorato, ", afferma l'autrice principale Vivian Tang, uno studente laureato presso il Dipartimento di Scienze della Terra e dei pianeti della Northwestern University, Illinois. "Con Zooniverse e il team di detective del terremoto, forniamo alle persone di tutto il mondo un modo semplice e coinvolgente per aiutare ulteriormente la ricerca scientifica."

Dopo aver completato un tutorial e una sessione pratica, a ogni cittadino scienziato è stato chiesto di ascoltare una selezione casuale tra 2, 467 registrazioni catturate da stazioni sismiche in tutta l'Alaska, parte dell'array USA di stazioni in tutto il Nord America. Tracce visive sono state mostrate accanto ai dati audio. Ogni registrazione corrispondeva alle prime 2, 000 secondi (ma accelerato di 800 volte fino alle frequenze udibili) dopo l'arrivo stimato in ciascuna stazione delle onde di superficie di uno dei 30 grandi terremoti noti che si sono verificati in qualche parte del mondo tra il 2013 e il 2018. Quando l'onda di un terremoto lontano raggiunge un luogo sismicamente attivo come l'Alaska, dove la placca tettonica del Pacifico scivola sotto quella nordamericana, può innescare eventi sismici locali, come piccoli terremoti o tremori tettonici, che sono serie di migliaia di lenti, minuscole vibrazioni nel profondo della crosta terrestre che possono durare per giorni o settimane. I tremori sono stati scoperti per la prima volta nel 2001 e da allora sono diventati un importante centro di studio, perché ci mostrano dove avviene lo scorrimento tettonico senza terremoti, tuttavia si pensa che svolgano un ruolo nell'origine dei terremoti.

Ogni registrazione è stata presentata a dieci diversi cittadini, che ha dovuto classificarlo come un terremoto, tremore, rumore di sottofondo, o nessuno dei precedenti. accelerato, le registrazioni sismiche dei terremoti in genere suonano come una porta che sbatte, mentre il tremore suona come un treno che passa sui binari, e il rumore di fondo può sembrare un sibilo di vento, carta stagnola increspata, o radiostatico. I ricercatori hanno utilizzato il numero di cittadini che concordano su ciascuna classificazione come misura del grado di consenso. Una selezione del set di dati è stata anche classificata da sismologi formati tra gli autori, mentre l'output di un algoritmo di apprendimento automatico sviluppato appositamente da loro per identificare i terremoti è stato utilizzato come punto di riferimento per le prestazioni dei cittadini. L'intelligenza artificiale non è ancora stata in grado di identificare il tremore tettonico, che fino al presente studio in cui i cittadini hanno dominato con successo questo compito, potrebbe essere riconosciuto solo all'interno dei dati sismici dai sismologi.

I cittadini hanno raggiunto una decisione collettiva per il 91% delle registrazioni testate. C'è stato più consenso nella classificazione dei terremoti (il 74% delle registrazioni con questa decisione collettiva ha raggiunto la soglia prefissata del 40% di voti per la graduatoria di maggioranza) che per il tremore (51%) e il rumore di fondo (66%). Quando la loro decisione collettiva è stata confrontata con la classificazione corretta, come determinato dagli scienziati professionisti, i cittadini erano complessivamente accurati all'85% nell'identificare i terremoti, superiore alla precisione del 76% dell'algoritmo di apprendimento automatico.

Gli autori concludono che i cittadini scienziati possono dare un contributo importante alla sismologia, consentendo agli scienziati di elaborare molti più dati di quanti potrebbero mai da soli, aiutandoli così a comprendere meglio i processi all'interno della crosta terrestre ea prevedere i terremoti con maggiore precisione. La capacità dei cittadini di identificare collettivamente i tremori, che l'intelligenza artificiale non può ancora fare, sarà particolarmente prezioso per il campo.

"Earthquake Detective può essere una risorsa per altri ricercatori in questo campo che sono interessati a ricevere input da un impressionante gruppo di scienziati volontari. Incoraggiamo fortemente questi ricercatori a indicarci i sismogrammi che vorrebbero vedere classificati, in modo da poterli includere in Earthquake Detective, e restituire le classificazioni dei volontari ai ricercatori, "dice Tang.