L'apprentissage automatique pourrait fournir une heure supplémentaire d'avertissement pour les coulées de débris le long du torrent Illgraben en Suisse, rapport des chercheurs lors de la réunion annuelle 2021 de la Seismological Society of America (SSA).

Les coulées de débris sont des mélanges d'eau, sédiments et roches qui descendent rapidement des collines escarpées, déclenchée par de fortes précipitations et contenant souvent des dizaines de milliers de mètres cubes de matière. Leur potentiel destructeur rend important la mise en place de systèmes de surveillance et d'alerte pour protéger les personnes et les infrastructures à proximité.

Dans sa présentation à SSA, Małgorzata Chmiel de l'ETH Zürich a décrit une approche d'apprentissage automatique pour détecter et alerter contre les coulées de débris pour le torrent Illgraben, un site des Alpes européennes qui subit chaque année d'importantes coulées de débris et des événements torrentiels.

Enregistrements sismiques des stations situées dans le bassin versant de l'Illgraben, des 20 événements précédents de laves torrentielles, ont été utilisés pour entraîner un algorithme pour reconnaître les signaux sismiques de la formation de laves torrentielles, détecter avec précision les flux précoces 90 % du temps.

Le système d'apprentissage automatique a pu détecter les 13 coulées de débris et les événements torrentiels qui se sont produits au cours d'une période de trois mois en 2020. L'alarme déclenchée par le système s'est produite entre 20 minutes et une heure et demie plus tôt que l'heure d'arrivée estimée du flux à le premier barrage de contrôle du torrent, en fonction de la vitesse du flux.

Les alertes de flux de débris pour le torrent Illgraben proviennent des géophones de trois barrages de contrôle et de capteurs mesurant la hauteur du flux. Trente barrages de contrôle ont été installés dans la partie inférieure du canal après un événement catastrophique en 1961 qui a débordé le canal et détruit un pont.

Le système actuel limite la détection des laves torrentielles à un barrage situé sous le bassin supérieur du torrent. "Toutefois, des coulées de débris se forment généralement dans le bassin versant supérieur, au-dessus du barrage de contrôle un, " expliqua Chmiel. " Pour améliorer le système d'alerte actuel, nous aurions besoin de détecter les événements torrentiels dans leur phase de formation initiale avant qu'ils n'arrivent au barrage de contrôle un."

La régularité et la variabilité des coulées de débris d'Illgraben ont convaincu les chercheurs que le torrent serait un bon endroit pour tester leur modèle d'apprentissage automatique en tant que système d'alerte alternatif.

« Nous avons pensé que la taille de l'ensemble de données devrait être suffisante pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique pour une détection robuste. De plus, ce qui rend l'apprentissage automatique particulièrement attrayant pour Illgraben, c'est que le détecteur peut être amélioré chaque année, avec les données de nouveaux événements, quelque chose qu'il n'est pas possible d'obtenir avec les approches traditionnelles, " dit Chmiel.

Chmiel a déclaré que le système fonctionne bien pour distinguer les événements torrentiels des signaux sismiques produits par l'activité humaine, pluies et tremblements de terre. L'étape suivante, elle a noté, sera d'explorer si le modèle d'apprentissage automatique peut également faire la distinction entre les coulées de débris petites et plus grandes et potentiellement plus dommageables.

La plupart des coulées de débris à Illgraben sont activées par de fortes pluies d'été, bien que la fonte des neiges puisse conditionner la pente et potentiellement déclencher certains écoulements à la fin du printemps ou au début de l'été, dit Chmiel. Une grande coulée de débris pourrait menacer le village de Susten, à côté de la partie inférieure du torrent, ou les sentiers de randonnée populaires de la région autour du canal.