Comprendre les tremblements de terre est un problème difficile, non seulement parce qu'ils sont potentiellement dangereux, mais aussi parce qu'il s'agit de phénomènes complexes difficiles à étudier. Interpréter le massif, les ensembles de données souvent alambiqués qui sont enregistrés par les réseaux de surveillance des tremblements de terre est une tâche herculéenne pour les sismologues, mais l'effort impliqué dans la production d'analyses précises pourrait considérablement améliorer le développement de systèmes fiables d'alerte précoce aux tremblements de terre.

Une nouvelle collaboration prometteuse entre les sismologues et les informaticiens de Caltech utilisant l'intelligence artificielle (IA) - des systèmes informatiques capables d'apprendre et d'effectuer des tâches qui nécessitaient auparavant des humains - vise à améliorer les processus automatisés qui identifient les ondes sismiques et évaluent la force, la vitesse, et la direction d'agitation en temps réel. La collaboration comprend des chercheurs des divisions des sciences géologiques et planétaires et de l'ingénierie et des sciences appliquées, et fait partie de l'initiative AI4Science de Caltech pour appliquer l'IA aux problèmes de mégadonnées rencontrés par les scientifiques de l'Institut. Propulsé par du matériel avancé et des algorithmes d'apprentissage automatique, L'IA moderne a le potentiel de révolutionner les outils de données sismologiques et de nous rendre tous un peu plus à l'abri des tremblements de terre.

Récemment, Yisong Yue de Caltech, professeur assistant en informatique et sciences mathématiques, s'est assis avec ses collaborateurs, Professeur chercheur de géophysique Egill Hauksson, Chercheur postdoctoral en géophysique Zachary Ross, et sismologue associé Men-Andrin Meier, pour discuter du nouveau projet et de l'avenir de l'IA et de la science des tremblements de terre.

Quel problème sismologique vous a inspiré à inclure l'IA dans vos recherches ?

Meier :L'une des choses sur lesquelles je travaille est l'alerte précoce aux tremblements de terre. L'alerte précoce nous oblige à essayer de détecter les tremblements de terre très rapidement et de prédire les secousses qu'ils produiront plus tard afin que vous puissiez obtenir quelques secondes à peut-être des dizaines de secondes d'avertissement avant que les secousses ne commencent.

Hauksson :Cela doit être fait très rapidement, c'est le jeu. Les ondes sismiques frapperont en premier la station de surveillance la plus proche, et si nous pouvons les reconnaître immédiatement, alors nous pouvons envoyer une alerte avant que les vagues ne se déplacent plus loin.

Meier :Vous n'avez que quelques secondes de sismogramme pour décider s'il s'agit d'un tremblement de terre, ce qui reviendrait à envoyer une alerte, ou s'il s'agit plutôt d'un signal de nuisance—un camion passant devant l'un de nos sismomètres ou quelque chose comme ça. Nous avons trop de fausses classifications, trop de fausses alertes, et les gens n'aiment pas ça. Il s'agit d'un problème classique d'apprentissage automatique :vous avez des données et vous devez faire une classification réaliste et précise. Donc, nous avons contacté le département informatique et sciences mathématiques (CMS) de Caltech et avons commencé à y travailler avec eux.

Pourquoi l'IA est-elle un bon outil pour améliorer les systèmes de surveillance des tremblements de terre ?

Yue :Les raisons pour lesquelles l'IA peut être un bon outil sont liées à l'échelle et à la complexité associées à une quantité abondante de données. Les systèmes de surveillance des tremblements de terre génèrent des ensembles de données massifs qui doivent être traités afin de fournir des informations utiles aux scientifiques. L'IA peut le faire plus rapidement et avec plus de précision que les humains, et même trouver des modèles qui autrement échapperaient à l'œil humain. Par ailleurs, les modèles que nous espérons extraire sont difficiles à capturer pour les systèmes basés sur des règles, Ainsi, les capacités avancées de mise en correspondance de modèles de l'apprentissage en profondeur moderne peuvent offrir des performances supérieures à celles des algorithmes de surveillance des tremblements de terre automatisés existants.

Ross :Dans une grande séquence de répliques, par exemple, vous pourriez avoir des événements espacés toutes les 10 secondes, tir rapide, toute la journée. Nous utilisons peut-être 400 stations dans le sud de la Californie pour surveiller les tremblements de terre, et les vagues causées par chaque séisme différent les frapperont toutes à des moments différents.

Yue :Lorsque vous avez plusieurs tremblements de terre, et les capteurs tirent tous à des endroits différents, vous voulez pouvoir déchiffrer quelles données appartiennent à quel tremblement de terre. Le nettoyage et l'analyse des données prennent du temps. Mais une fois que vous avez formé un algorithme d'apprentissage automatique - un programme informatique qui apprend en étudiant des exemples plutôt que par une programmation explicite - pour ce faire, il pourrait faire une évaluation très rapidement. C'est la valeur.

Sinon, comment l'IA aidera-t-elle les sismologues ?

Yue :Nous ne sommes pas seulement intéressés par le très gros tremblement de terre occasionnel qui se produit toutes les quelques années environ. Nous nous intéressons aux tremblements de terre de toutes tailles qui se produisent chaque jour. L'IA a le potentiel d'identifier les petits tremblements de terre qui sont actuellement impossibles à distinguer du bruit de fond.

Ross :En moyenne, nous voyons environ 50 tremblements de terre chaque jour dans le sud de la Californie, et nous avons un mandat du U.S. Geological Survey pour surveiller chacun d'eux. Il y en a bien d'autres, mais ils sont tout simplement trop petits pour que nous puissions les détecter avec la technologie existante. Et plus ils sont petits, plus ils se produisent. Ce que nous essayons de faire, c'est de surveiller, Localiser, détecter, et caractériser chacun de ces événements pour créer des « catalogues de tremblements de terre ». Toutes ces analyses commencent à révéler les détails très complexes des processus physiques à l'origine des tremblements de terre. Ces détails n'étaient pas vraiment visibles auparavant.

Pourquoi personne n'a appliqué l'IA à la sismologie auparavant ?

Ross :Ce n'est qu'au cours des deux dernières années que la sismologie a commencé à envisager sérieusement la technologie de l'IA. Cela est en partie dû à l'augmentation spectaculaire de la puissance de traitement informatique que nous avons vue au cours de la dernière décennie.

Quel est l'objectif à long terme de cette collaboration ?

Meier :En fin de compte, nous voulons construire un algorithme qui imite ce que font les experts humains. Un sismologue humain peut ressentir un tremblement de terre ou voir un sismogramme et dire immédiatement beaucoup de choses sur ce tremblement de terre simplement par expérience. C'était vraiment difficile d'enseigner ça à un ordinateur. Avec l'intelligence artificielle, nous pouvons nous rapprocher beaucoup plus de la façon dont un expert humain traiterait le problème. Nous nous rapprochons beaucoup de la création d'un « sismologue virtuel ».

Pourquoi avons-nous besoin d'un « sismologue virtuel ? »

Yue :Fondamentalement à la fois en sismologie et au-delà, la raison pour laquelle vous voulez faire ce genre de chose est l'échelle et la complexité. Si vous pouvez former une IA qui apprend, alors vous pouvez prendre un ensemble de compétences spécialisées et le mettre à la disposition de tous. L'autre problème est la complexité. Vous pourriez avoir un regard humain sur des données sismiques détaillées pendant longtemps et découvrir de petits tremblements de terre. Ou vous pouvez simplement demander à un algorithme d'apprendre à sélectionner les modèles qui comptent beaucoup plus rapidement.

Meier :Les informations détaillées que nous recueillons nous aident à comprendre la physique des tremblements de terre - pourquoi ils s'éteignent le long de certaines failles et déclenchent de gros tremblements de terre le long d'autres, et à quelle fréquence ils se produisent.

La création d'un « sismologue virtuel » signifiera-t-elle la fin des sismologues humains ?

Ross :Après avoir parlé à un éventail d'étudiants, Je peux dire avec une assez grande confiance que la plupart d'entre eux ne veulent pas faire de travail de catalogage. [Rires.] Ils préféreraient faire un travail plus excitant.

Yue :Imaginez que vous êtes musicien et avant de pouvoir devenir musicien, vous devez d'abord construire votre propre piano. Alors tu passes cinq ans à construire ton piano, et puis vous devenez musicien. Maintenant, nous avons un moyen automatisé de construire des pianos :allons-nous détruire les emplois des musiciens ? Non, nous donnons en fait les moyens à une nouvelle génération de musiciens. Nous avons d'autres problèmes sur lesquels ils pourraient travailler.