Adimen artifizialaren ikuspegi berri batek lurrikara baten ondoren erreplikak izango diren iragartzen lagun dezake
An Lurrikararen lurpeko harkaitzean sortzen den fenomenoa da Lurrarena lurrazala bat-batean hautsi egiten da faila-lerro geologiko baten inguruan. Honek energia askapen azkarra eragiten du eta horrek uhin sismikoak sortzen ditu, gero lurra astinduz eta hau da lurrikara batean erori ginen sentsazioa. Arroka hausten den tokiari foku deritzo Lurrikararen eta haren gainean lurrean dagoen lekuari "epizentroa" esaten zaio. Askatzen den energia magnitude gisa neurtzen da, lurrikara bat zenbaterainokoa zen deskribatzeko eskala. 2 magnitudeko lurrikara bat ia ez da hautematen eta ekipamendu espezializatu sentikorra erabiliz soilik graba daiteke. lurrikarak 8 magnitude baino gehiagoko lurra nabarmen astintzea eragin dezake. Lurrikara bati, oro har, antzeko mekanismo baten bidez gertatzen diren erreplika ugari izaten dira eta berdin suntsitzaileak dira eta askotan haien intentsitatea eta larritasuna jatorrizko lurrikararen antzekoa da. Lurrikararen ondorengo dardarak, oro har, nagusiaren ondorengo lehen orduan edo egun batean gertatzen dira Lurrikararen. Erreplikuen banaketa espaziala aurreikustea oso zaila da.
Zientzialariek lege enpirikoak formulatu dituzte erreplikaren tamaina eta denbora deskribatzeko, baina haien kokapena zehaztea erronka da oraindik. Google eta Harvard Unibertsitateko ikertzaileek ebaluaziorako ikuspegi berri bat asmatu dute lurrikarak eta adimen artifizialaren teknologia erabiliz erreplikak kokatzea aurreikusten dute urtean argitaratutako ikerketan Nature. Ikaskuntza automatikoa erabili zuten bereziki, adimen artifizialaren alderdi bat. Ikaskuntza automatikoaren ikuspegian, makina batek datu multzo batetik 'ikasten' du eta ezagutza hori eskuratu ondoren informazio hori erabiltzeko gai da datu berriei buruzko iragarpenak egiteko.
Ikertzaileek mundu mailako lurrikaren datu-base bat aztertu zuten lehenengoz, ikaskuntza sakoneko algoritmoak erabiliz. Ikaskuntza sakona ikaskuntza automatikoko mota aurreratu bat da, zeinetan sare neuronalak giza garunaren pentsamendu-prozesua imitatzen saiatzen diren. Jarraian, ahal izatea zuten helburu iragarpena erreplikak ausaz asmatzea baino hobeak eta saiatu 'non' gertatuko diren erreplikak arazoa konpontzen. Mundu osoko 199 lurrikara handitan baino gehiagotan bildutako behaketak erabili ziren 131,000 kolpe nagusi-osteko bikote inguruz osatuta. Informazio hau nola deskribatzen duen fisikan oinarritutako eredu batekin konbinatu zen Earth tentsioa eta tentsioa izango litzateke an ondoren Lurrikararen gero erreplikak eragingo dituena. 5 kilometro koadroko sareak sortu zituzten, sistema horien barruan erreplikarik dagoen egiaztatzeko. Gero, sare neuronalak harremanak sortuko lituzke lurrikara nagusiek eragindako tentsioen eta erreplikaren kokapenaren artean. Sare neuronaleko sistema modu honetan ondo trebatu ondoren, erreplikak zehaztasunez iragartzeko gai izan zen. Ikerketa oso zaila izan zen lurrikararen mundu errealeko datu konplexuak erabili baitzituen. Ikertzaileek bestela sortu zuten artifiziala eta iragarpenak sortzeko eta gero iragarpenak aztertzeko lurrikara «ideal» modukoak. Neurona-sareen irteerari erreparatuta, erreplika-sareen iragarpena kontrolatzeko aukera duten "kantitate" ezberdinek aztertzen saiatu ziren. Konparazio espazialak egin ondoren, ikertzaileek ondorio batera iritsi ziren erreplika eredu tipiko bat fisikoki "interpretagarria" zela. Taldeak iradokitzen du tentsio desbideratzailearen bigarren aldaera izeneko kantitateak -J2 deitzen dena- gakoa duela. Kantitate hori oso interpretagarria da eta ohiko metalurgian eta beste alorretan erabiltzen da, baina ez da inoiz erabili lurrikarak aztertzeko.
Lurrikaren erreplikek zauri gehiago eragiten dituzte, propietateak kaltetzen dituzte eta erreskate-ahaleginak ere oztopatzen dituzte, beraz, gizateriaren bizitzak salbatuko lituzkeela aurreikusteak. Baliteke une honetan denbora errealeko iragarpena egitea posible ez izatea, egungo AI ereduek erreplika mota jakin bati eta faila geologiko sinpleari soilik aurre egin baitezakete. Hau garrantzitsua da faila geologikoen lerroek geometria desberdina dutelako kokapen geografiko ezberdinetan planeta. Beraz, baliteke gaur egun mundu osoko lurrikara mota ezberdinei aplikagarria ez izatea. Hala ere, adimen artifizialaren teknologia egokia dirudi lurrikaretarako, haiek aztertzerakoan kontuan hartu behar diren n aldagai kopuruagatik, adibidez talkaren indarra, plaka tektonikoen posizioa etab.
Sare neuronalak denborarekin hobetzeko diseinatuta daude, hau da, sistema batean datu gehiago sartzen diren heinean, ikaskuntza gehiago egiten da eta sistema etengabe hobetzen da. Etorkizunean sistema hori sismologoek erabiltzen dituzten iragarpen sistemen parte izan liteke. Planifikatzaileek larrialdi-neurriak ere ezar ditzakete lurrikararen portaeraren ezagutzan oinarrituta. Taldeak adimen artifizialaren teknologia erabili nahi du lurrikararen magnitudea aurreikusteko.
***
{Jatorrizko ikerketa-lana irakur dezakezu behean aipatzen den DOI estekan aipaturiko iturrien zerrendan}
Iturria (k)
DeVries PMR et al. 2018. Lurrikara handien ondoren erreplika-ereduen ikasketa sakona. Nature560 (7720).
https://doi.org/10.1038/s41586-018-0438-y
***
