Des chercheurs de l'Université de Melbourne ont développé un outil logiciel qui utilise les mathématiques appliquées et l'analyse des mégadonnées pour prédire la limite de l'endroit où un glissement de terrain se produira, deux semaines à l'avance.

Le professeur Antoinette Tordesillas de l'École de mathématiques et de statistique a déclaré qu'il y avait toujours des signes avant-coureurs avant un effondrement ou un « échec », la partie délicate est d'identifier ce qu'ils sont.

"Ces avertissements peuvent être subtils. Les identifier nécessite une connaissance fondamentale des défaillances au niveau de la microstructure - le mouvement des grains de terre individuels, " a déclaré le professeur Tordesillas.

"Bien sûr, nous ne pouvons pas voir le mouvement de grains individuels dans un glissement de terrain ou un tremblement de terre qui s'étend sur des kilomètres, mais si nous pouvons identifier les propriétés qui caractérisent l'échec à petite échelle, nous pouvons faire la lumière sur l'évolution de l'échec dans le temps, peu importe la taille de la zone que nous observons."

Ces premiers indices comprennent des schémas de mouvement qui changent avec le temps et se synchronisent.

"Au début, le mouvement est très désordonné, " a déclaré le professeur Tordesillas. " Mais alors que nous nous rapprochons du point d'échec - l'effondrement d'un château de sable, fissure dans la chaussée ou glissade dans une mine à ciel ouvert - le mouvement devient ordonné lorsque différents emplacements se déplacent soudainement de manière similaire.

"Notre modèle décode ces données sur le mouvement et les transforme en réseau, nous permettant d'extraire les motifs cachés du mouvement et leur évolution dans l'espace et le temps. L'astuce est de détecter les mouvements ordonnés dans le réseau le plus tôt possible, quand les mouvements sont très subtils."

Le professeur Robin Batterham du Département de génie chimique et biomoléculaire a déclaré que le nouveau logiciel se concentre sur la transformation des algorithmes et des mégadonnées en actions d'évaluation et de gestion des risques qui peuvent sauver des vies.

"Les gens sont allés un peu trop loin sur ce qu'on appelle l'analyse de données, apprentissage automatique et ainsi de suite, " a déclaré le professeur Batterham.

"Alors que nous faisons ce genre de choses depuis 40 ans, ce logiciel exploite la puissance de l'ordinateur et la mémoire disponible pour regarder non seulement le mouvement de surface, mais extraire les modèles de données pertinents. Nous sommes capables de faire des choses qui étaient tout simplement inimaginables au sens mathématique il y a 30 ans.

"Nous pouvons maintenant prédire quand une décharge d'ordures pourrait se briser dans un pays en développement, lorsqu'un bâtiment se fissure ou que les fondations bougent, lorsqu'un barrage pourrait se rompre ou qu'une coulée de boue se produirait. Ce logiciel pourrait vraiment faire la différence."