Извержения вулканов будет предсказывать искусственный интеллект

На планете порядка 800 миллионов человек живут в пределах 100 километров от вулканов. Лишь малая часть из этих огнедышащих гор находится под наблюдением.

Спрогнозировать вулканическую активность с помощью существующих методов не всегда оказывается возможным. Потому извержения порой влекут за собой человеческие жертвы и разрушения, масштаб которых поистине впечатляет.

К счастью, наука не стоит на месте. Недавно команда вулканологов под руководством Джульетты Биггс (Juliet Biggs) из Университета Бристоля в Великобритании предложила использовать данные радиолокационных наблюдений со спутника Sentinel-1. Он собирает сведения обо всех вулканах, в том числе потенциально опасных.

В зависимости от местоположения на орбите Земли, аппарат обновляет информацию о вулканах мира каждые 6, 12 или 24 дня. Двигаясь над ранее изученными местами, он повторно измеряет дистанцию до поверхности Земли. Данный метод позволяет обнаруживать новые вспучивания и проседания грунта вследствие подземного движения магмы рядом с вулканами.

Однако космические наблюдения ограничены метеорологическими условиями и атмосферными аномалиями в сейсмически активных областях. Так, выбросы большого количества водяного пара могут существенно искажать картину и вводить в заблуждение специалистов.

Впервые учёные столкнулись с этими проблемами в ноябре 2017 года, когда наблюдали за вулканом Агунг на острове Бали в Индонезии. Тогда предвестниками извержения послужили сотни малых толчков, произошедших с августа по ноябрь.

Наблюдение за этим вулканом, по словам Биггс, многому научило её команду. Специалисты нашли способ "обойти" искажения данных, что помогло заблаговременно провести эвакуацию и вовремя вывезти из опасной зоны более 140 тысяч человек.

Исследователям удалось заметить поднятие грунта всего на 10 сантиметров в направлении на соседний вулкан. Благодаря этому было открыто существование подземной связи между ними.

Сейчас геофизик из Университета Бристоля Фабьен Альбино (Fabien Albino) – член команды Биггс – разрабатывает способы, которые могли бы помочь преодолеть атмосферные помехи.

Методика, о которой научная группа сообщает в статье, опубликованной в журнале Advancing Earth and Space Science, предусматривает не только наблюдение со спутников, но и последующий анализ данных искусственным интеллектом. Это поможет отслеживать малейшие изменения, находить закономерности в поведении вулканов и прогнозировать уровень опасности и характер извержения.

Учёные разработали нейронную сеть, которая уже проанализировала 30 тысяч изображений более 900 вулканов и отобрала 100 снимков для более пристального изучения. На 39 из них исследователи действительно обнаружили признаки близкого извержения.

Сейчас для улучшения качества работы алгоритма учёные обучают сеть при помощи компьютерных моделей извержений вулканов. Это уже помогло увеличить точность распознавания в два раза.

Альтернативный подход предлагает геофизик Эндрю Хупер (Andrew Hooper) из университета Лидса. Его метод также основан на точных спутниковых измерениях деформации грунта вблизи вулкана, но в этом алгоритме важно, как эта деформация меняется со временем (она может оставаться постоянной, ускоряться, замедляться или вести себя каким-либо другим способом). Программа позволяет отслеживать даже небольшие изменения в течение длительных периодов времени.

Обе команды планируют протестировать свои подходы на глобальной базе данных изменений рельефа рядом с вулканами.

Между тем ещё одну методику представил вулканолог Мэтт Притчард (Matt Pritchard) из Корнеллского Университета в США. Он разрабатывает алгоритм, который использует для анализа такие спутниковые данные как температура поверхности, выбросы газа и пепла. Учёный рассчитывает, что машинное обучение и данные, накопленные НАСА за последние годы наблюдений, помогут существенно улучшить возможности по предсказанию извержений.

Любопытно, что подобная методика используется для поиска мест использования рабского труда.

Авторы представят своё исследование на предстоящей конференции вулканологов в Санта-Фе, Нью-Мексико.