Umělá inteligence | Zemětřesení

Umělá inteligence bude umět předpovídat následná zemětřesení

  • Na velká zemětřesení často navazují takzvaná následná zemětřesení
  • Vědci uměli předpovědět jejich sílu a velikost, ale nikoli místo
  • S tímto úkolem jim pomůže umělá inteligence

Vědci z Harvardské univerzity ve spolupráci s odborníky z Googlu oznámili vyvinutí systému umělé inteligence, který bude schopný předpovědět takzvané následné zemětřesení. Tématu se věnuje USA Today, ale i další přední média.

Odborníci učili umělou inteligenci na podkladech, obsahující historické informace o více než 131 tisících zemětřeseních po celém světě, po kterých následovalo následné zemětřesení. Ta pak na základě vstupních dat dokáže předvídat, kdy a kde by mohlo k této události dojít.

Následná zemětřesení zpravidla přicházejí s časovým odstupem po rozsáhlých a velkých otřesech země. Postižené oblasti mohou trápit i několik měsíců po úvodní katastrofě. Dosud bylo možné poměrně přesně určit čas a velikost následných zemětřesení, nicméně určitou hádankou zůstávalo místo, kde se tak stane.

Strojové učení je na takový příklad ideální

Podle vědců je strojové učení pro výpočet pravděpodobnosti následného zemětřesení naprosto ideální. Existuje totiž celá řada fyzikálních faktorů, které rozhodují o tom, zda k dojde, nebo nedojde k dalším otřesům. Umělá inteligence přitom vyniká ve vzájemném posouzení všech rizikových faktorů a jejich vztahů.

Úspěšnost umělé inteligence v této oblasti je vysoká díky jedné z nejdůležitějších vlastností této technologie: schopnosti odhalit dříve přehlédnuté vzorce ve složitých datových sadách. Seismické události zahrnují mnoho proměnných, od složení půdy až po typy interakcí mezi seismickými deskami a způsoby, jak se šíří energie.

Podrobnosti o projektu byly zveřejněny minulý týden v časopise Nature. Odborníci tvrdí, že umělá inteligence, kterou vyškolili na datech o zemětřeseních z celého světa, dokáže na základě vložených údajů předpovídat další vývoj situace mnohem přesněji než dosud používané modely.

Na stupnici přesnosti od nuly do jedničky, ve které 1 je dokonale přesný model a 0,5 je předpovědní model úspěšný, jako házení mincí, dosáhl stávající Coulombův model hodnoty jen 0,583, zatímco nový systém umělé inteligence je hodnocen známkou 0,849.

K použití v praxi je ještě dlouhá cesta

Spoluautor studie Brendan Meade, který působí jako profesor pozemských a planetárních věd na Harvardu, uvedl, že systém ještě není ani zdaleka připraven a odborníky čeká ještě velmi dlouhá cesta, než budou moci cokoli předpovídat v reálném čase.

Kromě toho, že zatím nezahrnuje všechny spouštěcí faktory, je pro ostré nasazení příliš pomalý. Největší šance na následné zemětřesení je přitom prvních 24 hodin po hlavním zemětřesení s tím, že šance klesá s každým dalším dnem na polovinu.

Dosavadní výsledky však Meade označuje za slibné a dodává: „Jsou tři věci, které chcete vědět o zemětřeseních: kdy se objeví, jak velké bude a kde.“ První dva údaje bylo možné poměrně přesně předpovídat, nyní se pracuje na třetím, neméně podstatném faktoru.

Diskuze (4) Další článek: Chcete 16 nových jader v počítači? Připravte si 24 tisíc, Threadripper 2950X se začíná prodávat

Témata článku: Google, Umělá inteligence, Výzkum, Neuronová síť, Strojové učení, Zemětřesení, Inteligence, Celý svět, Dlouhá cesta, Třetí faktor, Reálný čas, Rizikový faktor, Nature, Vědec, Harvard, Používaný model, Vstupní data, Přesný model, Největší šance, Coulomb, Ostré nasazení, Otřes, Velké zemětřesení, První údaj, Časový odstup


Určitě si přečtěte