Adimen artifizialaren ikuspegi berri batek lurrikara baten ondoren erreplikak izango diren iragartzen lagun dezake
Lurrikara bat Lurraren lurrazalaren lurpeko arroka bat bat-batean faila geologiko baten inguruan hausten denean gertatzen den fenomenoa da . Horrek energia askapen azkarra eragiten du, eta horrek uhin sismikoak sortzen ditu, eta ondoren lurra dardararazten dute, eta hori da lurrikara batean sentitzen dugun sentsazioa. Arroka hausten den lekuari lurrikararen foku deitzen zaio , eta lurrean dagoen gainekoari 'epizentro'. Askatzen den energia magnitude gisa neurtzen da, lurrikara baten energia-maila deskribatzeko eskala bat. 2 magnitudeko lurrikara ia hautemanezina da eta ekipamendu espezializatu sentikorra erabiliz bakarrik erregistra daiteke, 8 magnitude baino gehiagoko lurrikarek, berriz, lurra nabarmen astintzea eragin dezakete. Lurrikara baten ondoren, oro har, erreplika asko izaten dira, antzeko mekanismo baten bidez gertatzen direnak, eta berdin suntsitzaileak direnak, eta askotan haien intentsitatea eta larritasuna jatorrizko lurrikararen antzekoak dira. Lurrikara osteko dardarak, oro har, lurrikara nagusiaren lehenengo orduan edo egun batean gertatzen dira . Errepliken banaketa espaziala aurreikustea oso erronka handia da.
Zientzialariek lege enpirikoak formulatu dituzte errepliken tamaina eta denbora deskribatzeko, baina haien kokapena zehaztea oraindik erronka bat da. Google-ko eta Harvard Unibertsitateko ikertzaileek lurrikarak ebaluatzeko eta errepliken kokapena aurreikusteko ikuspegi berri bat asmatu dute adimen artifizialaren teknologia erabiliz Nature aldizkarian argitaratutako ikerketan . Zehazki, ikaskuntza automatikoa erabili dute – adimen artifizialaren alderdi bat. Ikaskuntza automatikoaren ikuspegian, makina batek datu multzo batetik "ikasten" du eta ezagutza hori eskuratu ondoren, informazio hori erabili dezake datu berriagoei buruzko iragarpenak egiteko.
Ikertzaileek lehenik eta behin lurrikara globalen datu-base bat aztertu zuten ikaskuntza sakoneko algoritmoak erabiliz. Ikaskuntza sakona makina-ikaskuntza mota aurreratu bat da, non sare neuronalek giza garunaren pentsamendu-prozesua imitatzen saiatzen diren. Ondoren, erreplikak ausazko asmakizunak baino hobeto iragartzea eta erreplikak "non" gertatuko diren arazoa konpontzea helburu zuten. Mundu osoko 199 lurrikara handi baino gehiagotatik bildutako behaketak erabili ziren, 131,000 erreplika nagusi bikote inguru barne. Informazio hori fisikan oinarritutako eredu batekin konbinatu zen, Lurra nola tentsioan eta tentsioan egongo litzatekeen lurrikara baten ondoren deskribatzen zuena , eta ondoren erreplikak eragingo lituzkeena. 5 kilometro karratuko sareak sortu zituzten, eta horien barruan sistemak erreplika bat bilatuko zuen. Sare neuronalak lurrikara nagusiak eragindako tentsioen eta errepliken kokapenaren arteko erlazioak sortuko zituen. Sare neuronalaren sistema modu honetan ondo entrenatu ondoren, errepliken kokapena zehaztasunez iragartzeko gai izan zen. Ikerketa oso erronka handia izan zen, lurrikararen datu konplexuak erabili baitzituen benetako munduan. Ikertzaileek, txandaka, lurrikara artifizialak eta "ideal" motakoak sortu zituzten iragarpenak sortzeko, eta gero iragarpenak aztertu zituzten. Sare neuronalen irteera aztertuta, erreplika-astinaldien iragarpena kontrolatzeko zein "kantitate" desberdinek kontrolatzen duten 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 kantitate batek –J2 izenekoak, besterik gabe– duela gakoa. Kantitate hau oso interpretagarria da eta metalurgian eta beste arlo batzuetan erabiltzen da, baina inoiz ez da erabili lurrikarak aztertzeko.
Lurrikararen erreplikak lesio gehiago eragiten dituzte, propietateak kaltetzen dituzte eta erreskate ahaleginak oztopatzen dituzte, beraz, horiek aurreikustea gizateriarentzat bizitza salbatzailea litzateke. Denbora errealeko iragarpena agian ez da posible une honetan, egungo IA ereduek erreplika mota jakin bati eta faila geologiko sinple bati soilik aurre egin diezaioketelako. Garrantzitsua da hau, faila geologikoek geometria desberdina baitute planetako kokapen geografiko desberdinetan . Beraz, agian ez da gaur egun aplikagarria mundu osoko lurrikara mota desberdinetarako. Hala ere, adimen artifizialaren teknologiak egokia dirudi lurrikaretarako, horiek aztertzerakoan kontuan hartu behar diren n aldagai kopuruagatik, adibidez, astinaldiaren 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.
***
Iturria (k)
DeVries PMR et al. 2018. Lurrikara handien ondorengo erreplika-ereduen ikaskuntza sakona. Nature 560(7720). DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-018-0438-y
***
