Il n'est pas encore possible de prédire les tremblements de terre, mais l'analyse de différents types de données sismiques permet aux scientifiques de déterminer où et quand chaque type de séisme a pris naissance, et donc mieux comprendre quand et où un glissement tectonique pourrait se produire via des séismes destructeurs. Des dizaines de milliers de stations sismiques à travers le monde enregistrent en continu l'activité sismique locale, avec une sortie qui est bien au-delà de ce que les scientifiques peuvent traiter. Ici, des chercheurs de la Northwestern University ont appelé plus de 2, 000 scientifiques citoyens à la rescousse pour l'analyse participative des enregistrements sismiques, rendu au format audiovisuel, via le programme Earthquake Detective sur la plateforme Open-Science Zooniverse. Ils montrent que les citoyens sont au moins aussi précis que l'apprentissage automatique, et peut même identifier des secousses tectoniques, ce qui n'était auparavant possible que pour les professionnels formés. Les résultats sont publiés aujourd'hui dans Frontières en sciences de la Terre .

« Mon objectif était de recevoir de l'aide pour la détection de ces événements sismiques spéciaux, car je me sentais submergé par la montagne de données en croissance rapide que j'étudiais pour ma recherche de doctorat, " dit l'auteur principal Vivian Tang, un étudiant diplômé du Département des sciences de la Terre et des planètes de l'Université Northwestern, Illinois. "Avec Zooniverse et l'équipe Earthquake Detective, nous offrons aux gens du monde entier un moyen simple et engageant d'aider à faire avancer la recherche scientifique."

Après avoir terminé un didacticiel et une session de pratique, chaque scientifique citoyen a été invité à écouter une sélection aléatoire parmi 2, 467 enregistrements capturés par des stations sismiques à travers l'Alaska, partie de l'USAarray de stations à travers l'Amérique du Nord. Des traces visuelles ont été montrées à côté des données audio. Chaque enregistrement correspondait aux 2 premiers, 000 secondes (mais accéléré 800 fois aux fréquences audibles) après l'arrivée estimée à chaque station des ondes de surface de l'un des 30 tremblements de terre majeurs connus qui se sont produits quelque part dans le monde entre 2013 et 2018. Lorsque l'onde d'un tremblement de terre lointain atteint un endroit sismiquement actif comme l'Alaska, où la plaque tectonique du Pacifique glisse sous la plaque nord-américaine, il peut déclencher des événements sismiques locaux, tels que les petits tremblements de terre ou les secousses tectoniques, qui sont des séries de milliers de lents, de minuscules vibrations profondément à l'intérieur de la croûte terrestre qui peuvent durer des jours ou des semaines. Les tremblements ont été découverts pour la première fois en 2001 et sont depuis devenus un important sujet d'étude, car ils nous montrent où le glissement tectonique se produit sans tremblements de terre, On pense pourtant qu'ils jouent un rôle dans l'origine des tremblements de terre.

Chaque enregistrement a été présenté à dix citoyens différents, qui a dû le classer comme un tremblement de terre, tremblement, bruit de fond, ou aucune des réponses ci-dessus. Accéléré, les enregistrements sismiques des tremblements de terre sonnent généralement comme une porte qui claque, tandis que le tremblement ressemble à un train passant sur des voies ferrées, et le bruit de fond peut ressembler à un sifflement de vent, papier d'aluminium froissé, ou radio statique. Les chercheurs ont utilisé le nombre de citoyens d'accord sur chaque classification comme mesure du degré de consensus. Une sélection de l'ensemble de données a également été classée par des sismologues qualifiés parmi les auteurs, tandis que les résultats d'un algorithme d'apprentissage automatique développé spécifiquement par eux pour identifier les tremblements de terre ont été utilisés comme référence pour les performances des citoyens. L'intelligence artificielle n'a pas encore été en mesure d'identifier le tremblement tectonique, qui jusqu'à la présente étude où les citoyens ont maîtrisé avec succès cette tâche, ne pouvait être reconnu dans les données sismiques que par les sismologues.

Les citoyens ont pris une décision collective pour 91 % des enregistrements testés. Il y avait plus de consensus pour le classement des séismes (74 % des enregistrements avec cette décision collective ont atteint le seuil préétabli de 40 % des voix pour le classement majoritaire) que pour le tremblement (51 %) et le bruit de fond (66 %). Lorsque leur décision collective a été comparée à la classification correcte, tel que déterminé par les scientifiques professionnels, les citoyens étaient collectivement précis à 85 % dans l'identification des tremblements de terre, supérieur à la précision de 76% de l'algorithme d'apprentissage automatique.

Les auteurs concluent que les scientifiques citoyens peuvent apporter une contribution majeure à la sismologie, permettre aux scientifiques de traiter beaucoup plus de données qu'ils ne pourraient le faire seuls, les aidant ainsi à mieux comprendre les processus profonds à l'intérieur de la croûte terrestre et à prévoir les tremblements de terre avec une plus grande précision. La capacité des citoyens à identifier collectivement les tremblements, ce que l'intelligence artificielle ne peut pas encore faire, sera particulièrement utile pour le terrain.

"Earthquake Detective peut être une ressource pour d'autres chercheurs dans ce domaine qui souhaitent recevoir les commentaires d'un groupe impressionnant de scientifiques bénévoles. Nous encourageons fortement ces chercheurs à nous indiquer les sismogrammes qu'ils aimeraient voir classifiés, afin que nous puissions les inclure dans Earthquake Detective, et renvoyer les classements des volontaires aux chercheurs, " dit Tang.