Zahvaljujući strojnom učenju, računalni sustav u laboratorijskim je uvjetima uspješno predvidio potrese. Štoviše, postignuti rezultati zapanjili su znanstvenike koji sada traže priliku za stvarnim testovima.
Potresi godišnje u prosjeku oduzmu 10 tisuća života, no ta je brojka varljiva. Zna se dogoditi da od potresa i neprilika uzrokovanim potresima nastradaju stotine tisuća ljudi odjednom. Više od 200 tisuća ljudi poginulo je nakon golemog vala izazvanog potresom blizu otoka Sumatre 2004. Oko 200 tisuća poginulo je na Haitiju od potresa 2010. godine.
Ovo nisu neka nova događanja. U povijesti Zemlje bilo je još gorih rezultata. Populacija dviju kineskih provincija srezana je za 60 posto kada je veliki potres u Kini usmrtio preko 800 tisuća ljudi daleke 1556. godine.
Seizmolozi i geolozi danas su ograničeni. Kada nastane snažan potres u oceanu, može se predvidjeti može li nastati golemi val (cunami) i koliki je rizik za obalna područja na koja može nadirati. Ponekad sustavi za ranu uzbunu zakažu, ponekad nisu precizni. Ponekad se tek desetljećima uspostavljeni trend (poput San Andreasa, svake 22 godine) jednostavno pomakne. Stvar je u tom da ljudi mogu razumjeti i obraditi tek dio podataka te na temelju toga pokušavaju predvidjeti potencijalno opasne situacije diljem globusa.
Čini se kako bi računala mogla raditi kudikamo bolji posao u otkrivanju tajni potresa i predviđati ih – i to zbog za sada nepoznatih parametara.
Tim iz Los Alamos National Laboratoryja vježbao je algoritam da prepozna znakove koji sugeriraju potres u laboratorijskim uvjetima korištenjem zvučnih podataka. Sustav koji stvara prepoznatljive znakove ima dosta sličnosti sa stvarnim potresima, a istraživači su uvjereni da je imitacija vjerna barem nekim od stvarnih događanja za vrijeme potresa.
Do sada nitko nije uspio otkriti uzorak na temelju kojeg bi bilo moguće predvidjeti sljedeći pomak, tj. potres. Algoritam za strojno učenje to je uspio i potpuno iznenadio geologe. Stroj ne samo da je točno predviđao potres, već i druga kretanja koja su sugerirala da neće doći do trenutnog potresa.
Istraživači pretpostavljaju kako su seizmički pokazatelji zapravo mnogo manji nego što se uopće mislilo do sada te se obično ne bilježe u stvarnom svijetu. Po svoj prilici, računalni sustav uočio je sasvim novi signal koji su geolozi ranije možda i odbacili kao šum.
Ne treba ni naglašavati koliko su posljedice ovakvog otkrića značajne. Međutim, istraživački tim oprezan je u najavama. Napominju kako su laboratorijski rezultati jedna stvar, a testiranje u stvarnom svijetu nešto posve drugačije. No nema sumnje da strojno učenje može pomoći u analizi golemih količina seizmoloških podataka i uočavanju dosad neprepoznatljivih uzoraka.
Potresi godišnje u prosjeku oduzmu 10 tisuća života, no ta je brojka varljiva. Zna se dogoditi da od potresa i neprilika uzrokovanim potresima nastradaju stotine tisuća ljudi odjednom. Više od 200 tisuća ljudi poginulo je nakon golemog vala izazvanog potresom blizu otoka Sumatre 2004. Oko 200 tisuća poginulo je na Haitiju od potresa 2010. godine.
Ovo nisu neka nova događanja. U povijesti Zemlje bilo je još gorih rezultata. Populacija dviju kineskih provincija srezana je za 60 posto kada je veliki potres u Kini usmrtio preko 800 tisuća ljudi daleke 1556. godine.
Seizmolozi i geolozi danas su ograničeni. Kada nastane snažan potres u oceanu, može se predvidjeti može li nastati golemi val (cunami) i koliki je rizik za obalna područja na koja može nadirati. Ponekad sustavi za ranu uzbunu zakažu, ponekad nisu precizni. Ponekad se tek desetljećima uspostavljeni trend (poput San Andreasa, svake 22 godine) jednostavno pomakne. Stvar je u tom da ljudi mogu razumjeti i obraditi tek dio podataka te na temelju toga pokušavaju predvidjeti potencijalno opasne situacije diljem globusa.
Čini se kako bi računala mogla raditi kudikamo bolji posao u otkrivanju tajni potresa i predviđati ih – i to zbog za sada nepoznatih parametara.
Tim iz Los Alamos National Laboratoryja vježbao je algoritam da prepozna znakove koji sugeriraju potres u laboratorijskim uvjetima korištenjem zvučnih podataka. Sustav koji stvara prepoznatljive znakove ima dosta sličnosti sa stvarnim potresima, a istraživači su uvjereni da je imitacija vjerna barem nekim od stvarnih događanja za vrijeme potresa.
Do sada nitko nije uspio otkriti uzorak na temelju kojeg bi bilo moguće predvidjeti sljedeći pomak, tj. potres. Algoritam za strojno učenje to je uspio i potpuno iznenadio geologe. Stroj ne samo da je točno predviđao potres, već i druga kretanja koja su sugerirala da neće doći do trenutnog potresa.
Istraživači pretpostavljaju kako su seizmički pokazatelji zapravo mnogo manji nego što se uopće mislilo do sada te se obično ne bilježe u stvarnom svijetu. Po svoj prilici, računalni sustav uočio je sasvim novi signal koji su geolozi ranije možda i odbacili kao šum.
Ne treba ni naglašavati koliko su posljedice ovakvog otkrića značajne. Međutim, istraživački tim oprezan je u najavama. Napominju kako su laboratorijski rezultati jedna stvar, a testiranje u stvarnom svijetu nešto posve drugačije. No nema sumnje da strojno učenje može pomoći u analizi golemih količina seizmoloških podataka i uočavanju dosad neprepoznatljivih uzoraka.
