În urmă cu cinci ani, Paul Johnson nu ar fi crezut că prezicerea cutremurelor va fi posibilă vreodată. Nu este atât de sigur.
"Nu pot spune că o vom face, dar sunt mult mai sper să facem multe progrese în decenii", spune seismologul Național Los Alamos. "Acum sunt mai plin de speranță decât am fost vreodată."
Motivul principal al acestei noi speranțe este o tehnologie pe care Johnson a început să o analizeze în urmă cu aproximativ patru ani: învățarea mașinii. Multe dintre sunete și mișcări mici de-a lungul liniilor de defecte tectonice în care se produc cutremure au fost considerate de mult timp fără sens. Însă învățarea automată - antrenarea algoritmilor de calculator pentru a analiza cantități mari de date pentru a căuta tipare sau semnale - sugerează că unele dintre micile semnale seismice ar putea conta până la urmă.
Astfel de modele de computer s-ar putea dovedi chiar esențiale pentru deblocarea abilității de a prezice cutremure, o posibilitate îndepărtată atât de controversată, mulți seismologi refuză chiar să discute despre asta.
Când teoria teectonicii pe plăci a câștigat teren în anii 1960, mulți oameni de știință au considerat că predicția cutremurului este doar o chestiune de timp. Odată ce micile cutremure provocate de schimbarea plăcilor ar putea fi modelate, gândirea a continuat, ar trebui să fie posibilă prezicerea unor cutremure mai mari cu zile sau chiar săptămâni înainte. Dar o multitudine de factori, de la tipul de rocă până la distanța de alunecare a defectelor, afectează rezistența unui cutremur și a devenit rapid evident că modelele de activitate tectonică la scară mică nu ar putea oferi o modalitate fiabilă de a prezice cutremure majore. Poate că mici schimbări și alunecări, care apar de sute de ori pe zi, ar putea indica o ușoară creștere a probabilității unui mare cutremur, dar chiar și după un roi de activitate tectonică minoră, este încă puțin probabil să se producă un cutremur mare. Un semnal mai bun pentru un cutremur de intrare este necesar dacă predicția va deveni vreodată realitate.
Utilizarea învățării automate pentru a găsi un astfel de semnal este probabil foarte îndepărtată - chiar dacă este posibil. Într-un studiu publicat la sfârșitul anului trecut, Johnson și echipa sa au sugerat că ar putea exista un semnal seismic ignorat anterior, care ar putea conține un model care să dezvăluie când un cutremur major - cum ar fi tristul și mult așteptatul cutremur Cascadia din Pacificul de Nord-Vest - ar putea izbi. Dacă ipoteza s-ar extinde, ar putea schimba modul în care se prognozează cutremurele de la câteva secunde înainte, poate într-o zi, cu zeci de ani înainte.
Cele mai recente îmbunătățiri ale prognozei cutremurului au fost acele secunde prețioase. Sismologii lucrează la îmbunătățirea sistemelor de avertizare timpurie, precum cele din Japonia, iar sistemul ShakeAlert este lansat de-a lungul Coastei de Vest a SUA. Aceste sisteme trimit alerte doar după ce un cutremur a început deja, dar la timp pentru a închide lucruri precum ascensoarele sau liniile de gaz și avertiza comunitățile mai departe de epicentru.
Stratul Pământului pe care trăim este împărțit într-o duzină sau mai multe tectonice care se mișcă unele față de altele. (USGS) Încercarea de a extrapola cât de mare va deveni un cutremur în curs, unde epicentrul său este și ceea ce va fi afectat, toate din câteva secunde de date, este deja o provocare uriașă, spune Johnson. Sistemele de avertizare existente au judecat greșit cutremurele majore și au dat alarme false celorlalți. Dar înainte de 2007, nici măcar nu aveam o notificare de câteva secunde. Unde am putea fi în 2027?
„Nu știm cât de bine va face seismologia de acum un deceniu”, spune Johnson. „Dar va fi mult mai bine decât astăzi.”
Progresele în monitorizarea cutremurului se vor baza probabil pe calculatoarele care au fost instruite pentru a acționa ca sismologi experți. Cu o memorie perfectă, puține noțiuni preconcepute și o nevoie zero de somn, mașinile pot sorta printr-o mare de date colectate pe măsură ce plăcile tectonice se schimbă. Toate aceste informații sunt comparabile cu cele pe care le-ați auzi pe o stradă aglomerată - zgomotele mașinilor, oamenilor, animalelor și vremii se amestecă împreună. Cercetătorii cern prin aceste semnale, transcrise ca valuri, în încercarea de a afla dacă vreunul dintre ei indică un cutremur se întâmplă sau este pe cale să se întâmple. Speranța a fost multă vreme că, în toate acele zgomote, ar putea exista un fel de precursor care ar putea fi măsurat sau observat pentru a indica durata de timp până la următorul cutremur major.
Unul dintre aceste zgomote - ceea ce Johnson numește un „semnal asemănător tremurului” - a fost identificat și studiat timp de mai mulți ani. "Am aruncat tot ce am avut în cutia mea de instrumente și am decis că nu este nimic acolo", spune el.
Dar algoritmii și calculatoarele pe care echipa sa le-a creat au privit semnalul dintr-o perspectivă ușor diferită, concentrându-se asupra energiei sale. Acea energie (înregistrată ca amplitudine, o măsură a dimensiunii undelor seismice) a crescut „mereu atât de ușor” pe tot parcursul ciclului cutremurului, spune Johnson. Odată ce un cutremur a lovit, amplitudinea semnalului a scăzut și a repornit ciclul de creștere regulată până când un alt cutremur a lovit.
A fost un model.
Acest semnal ignorat anterior, Johnson spune, "a conținut informații predictive pentru a prezice următorul ciclu de cutremur" cu câteva minute în avans în modelele accelerate de defecte în laborator, care se traduce cu decenii înainte în viața reală. Dar rezultatele în laborator și lumea reală nu se aliniază întotdeauna.
În acest moment, învățarea mașină nu este menită să ajute la predicția cutremurului, ci mai degrabă să înțeleagă cutremurele care au început deja sau dinamica cutremurului în general. Însă progresele în localizarea cutremurelor, estimarea mărimilor și sortarea prin „zgomot” ne îmbunătățesc înțelegerea modului în care acționează cutremurele, inclusiv atunci când acestea pot lovi.
„Vreau să precizez că ceea ce facem este diferit de predicție. Dar, da, toate aceste lucruri sunt legate în mod indirect ", spune Mostafa Moustavi, un seismolog din Stanford, care folosește mașina de învățare pentru a sorta zgomotul de fond pentru a detecta mici cutremure.
Men-Andrin Meier, un seismolog la Caltech, spune că „cea mai bună presupunere a acestuia este că cutremurele sunt în mod în mod imprevizibil”. Dar, totuși, lucrează la utilizarea învățării automate pentru a îmbunătăți sistemele de avertizare timpurie și îmbunătățiri ale monitorizării care se efectuează în aceste alerte. poate îmbunătăți prognozele cutremurului. Hărțile mai bune ale defecțiilor și o mai bună înțelegere a proceselor, a tendințelor și a ciclurilor de cutremur ar putea merge în îmbunătățirea prognozelor, spune Moustafa.
Chiar și așa, unii seismologi consideră că „predicția” este o fantezie. Robert Geller, un seismolog de la Universitatea din Tokyo, este binecunoscut pentru pesimismul său cu privire la predicția cutremurului.
„Cercetarea privind predicția cutremurului nu este un lucru”, spune el prin e-mail. „Consista doar în adunarea multor date, în speranța că poate fi găsit un„ precursor ”de încredere. Nimeni nu a fost găsit până în prezent. ”
Potrivit Geller, orice rezultat al laboratorului cu privire la semnalele de seism poate fi ignorat până când acestea sunt reproduse în mod constant în lumea reală. „Nu am nicio îndoială că pot găsi o mulțime de modele aparente în datele observate despre evenimentele cutremurului care se uită înapoi. Dar nu văd niciun motiv să cred că astfel de modele vor funcționa înainte în timp ”, spune Geller.
Defecțiunea Cascadia de pe insula Vancouver alunecă încet tot timpul, producând o seismicitate scăzută pe care nu o poți simți, și apoi se întoarce în loc aproximativ o dată pe an. Poate fi monitorizată deplasarea foarte ușoară a suprafeței Pământului de la alunecarea respectivă, astfel încât echipa lui Johnson a încercat să vadă dacă noul semnal al algoritmilor de învățare a mașinilor lor identificate ar putea prezice mișcarea.
„Și, iată, s-a trasat cu viteza de deplasare”, spune Johnson.
Întrebarea de acum este modul în care semnalul s-ar putea lega de blocarea defectului - rocile interblocate care au împiedicat plăcile tectonice să alunece drastic și să producă un cutremur major timp de aproximativ 300 de ani. În cele din urmă, blocarea defectului se va rupe, iar un cutremur masiv va izbi. Poate că semnalul Echipei Johnson studiază sau un alt semnal încă necunoscut ar putea da un sentiment de momentul în care se va întâmpla acest lucru - dacă semnalele sunt legate deloc de cutremure majore.
