Прогнозирование природных катастроф — одна из ключевых задач геонаук. Способность предвидеть цунами, землетрясения, извержения вулканов, ураганы и наводнения может спасти тысячи жизней и существенно сократить материальный ущерб. Несмотря на значительные технологические достижения, на 100% точно предсказать надвигающуюся природную катастрофу пока невозможно. Но уверенные шаги в эту сторону уже совершаются: ученые используют ИИ и машинное обучение, чтобы прогнозировать катаклизмы и минимизировать ущерб от них.
Цунами
Проблема: данные о цунами, полученные традиционным способом, анализировать долго — не остается времени на спасательные меры.
Предсказаниями цунами ученые занимаются около века. А с 1960-х годов сейсмические станции и датчики давления на дне океана позволяют обнаруживать подводные землетрясения. Эти толчки и становятся причиной гигантских волн на поверхности моря. Информацию с них обрабатывают специальные центры, например, Тихоокеанская система предупреждения о цунами (PTWS). Они могут оповестить прибрежные города о возможном приближении волн цунами за несколько часов до их прихода. Такие центры рассылают предупреждения метеорологическим службам тех стран, которым угрожает опасность.
В зону ответственности PTWS входят Тихий океан, включая его южную часть, и все прилегающие к нему моря, например Восточно-Китайское, Желтое и Охотское. В 2011 году удалось предупредить японские власти о надвигающемся цунами всего за несколько минут с момента фиксации землетрясения.
Раннее предупреждение о цунами — сложная задача, так как риск во многом зависит от особенностей подводного землетрясения, которое его вызывает. Традиционный способ понять, насколько мощные толчки идут под водой, — использовать глубоководные буи, которые измеряют изменения уровня воды. Но анализ этой информации требует времени, поэтому в случае опасности нескольких часов в запасе для эвакуации уже не остается. Но здесь на помощь ученым приходит искусственный интеллект (ИИ).
В статье для журнала «Физика жидкостей», опубликованной в апреле 2023 года, исследователи из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Кардиффского университета в Великобритании описали созданную ими систему раннего предупреждения о цунами. Она сочетает в себе современную акустическую технологию с ИИ. С помощью этой системы можно незамедлительно классифицировать подводное землетрясение и определить, насколько оно потенциально опасно и может ли вызвать цунами.
Ученые предлагают опираться не на изменение положения глубоководных буев, а измерять акустическое излучение (звук), создаваемое землетрясением. Оно тоже несет информацию о тектоническом событии и распространяется значительно быстрее, чем волны цунами. Подводные микрофоны, называемые гидрофонами, записывают акустические волны и отслеживают тектоническую активность в режиме реального времени. Алгоритмы ИИ классифицируют тип смещения и магнитуду, а затем рассчитывают такие важные параметры, как длина, ширина разломной зоны, скорость подъема участка океанского дна и продолжительность землетрясения, которые определяют размер цунами.
«Акустическое излучение распространяется через толщу воды гораздо быстрее, чем волны цунами. Оно несет информацию о возникающем источнике, и его можно записать в удаленных местах, даже за тысячи километров от источника», — отмечает один из авторов разработки Усама Кадри. Таким образом, подать сигнал к эвакуации можно практически сразу же, если подземное землетрясение происходит мощнее обычного.
Землетрясения
Проблема: существуют методы обнаружения изменения сейсмической активности и деформаций в земной коре, которые могут указывать на повышенную вероятность землетрясения, но сложно понять, где будет его эпицентр.
Понять заранее, что приближается катастрофа, возможно. Например, ученые фиксировали напряженное состояние литосферы Японии перед катастрофическим землетрясением Тохоку в марте 2011 года, которое унесло жизни около 20 тыс. человек. Но несмотря на развитие сетей сейсмического мониторинга и алгоритмов анализа данных, пока сложно предсказать точное время и место землетрясения, хотя некоторые попытки ученых все же можно назвать удачными.
Исследователи из Техасского университета в Остине в 2023 году опубликовали результаты проведенного в Китае семимесячного испытания алгоритма ИИ, который был обучен обнаруживать статистические аномалии в сейсмических данных в реальном времени и в исторических записях землетрясений. В эксперименте ученых ИИ точно предсказал 70% землетрясений на неделю вперед, при этом 14 прогнозов сбылись в пределах 200 миль (321 км) от предполагаемого местоположения и соответствовали ожидаемым магнитудам. Однако он также выдал восемь ложных предупреждений и пропустил одно землетрясение.
Исследователи полагают, что в регионах с надежными сетями сейсмического мониторинга, например в Италии, Японии, Греции и Турции, уровень достоверности прогнозов ИИ может улучшиться, и погрешность в этом случае будет в пределах нескольких десятков миль.
Извержение вулканов
Проблема: дым и пепел от извержений опасны для самолетов, но информации об активности вулканов, которую дают государства, не всегда достаточно для планирования полетов.
В отличие от землетрясений, извержения вулканов можно предсказать с большей точностью. Мониторинг газовых выбросов, температуры и активности вулканов позволяет ученым фиксировать признаки предстоящего извержения.
Существуют проекты, которые мониторят вулканическую активность и анализируют ее с помощью ИИ. В 2019 году группа исследователей из Технического университета Берлина и Потсдамского центра им. Гельмгольца разработала платформу MOUNTS, которая собирает спутниковые снимки вулканов по всему миру — от России и Японии до Колумбии и Папуа — Новой Гвинеи — и обрабатывает их с помощью ИИ. По каждому вулкану доступна информация: объем выбросов оксида серы, температурные изменения, изменения рельефа. Доступны данные исторических наблюдений с 2000 года.
Еще один проект — центр наблюдения и моделирования землетрясений, вулканов и тектоники (COMET), объединяющий ученых из 14 университетов Великобритании. Он с помощью спутников, наземных наблюдений и геофизических моделей собирает сведения о 95 вулканах: динамику тектонических движений и карты вероятностей изменения формы вулканов и окружающей его земли, сформированные методами машинного обучения.
Метеорологическая компания Weathernews в 2021 году запустила систему обнаружения вулканического пепла. Она анализирует спутниковые изображения и распознает в просветах облаков вулканический пепел по его форме и текстуре.
Система помогает компании информировать своих клиентов об извержении вулканов, скорости и направлении распространения пепла. Особенно в этом заинтересованы авиакомпании в Японии и Юго-Восточной Азии, где много действующих вулканов. Дым и пепел от извержений вулканов могут поставить под угрозу полет самолета из-за плохой видимости и риска повреждения двигателей. Например, извержение вулкана Эйяфьятлайокудль в Исландии в 2010 году привело к закрытию аэропортов примерно в 30 странах и отмене многих рейсов. Обычно авиакомпании принимают решения о полетах на основе информации, публикуемой государственными органами, но на сервис Weathernews также возможно опираться при изменении планов полетов или оповещении самолетов на маршруте.
Ураганы и осадки
Проблема: сложно делать точные прогнозы, например, трудно выяснить точный контур осадков.
Прогнозирование ураганов стало гораздо точнее благодаря спутниковым наблюдениям и компьютерному моделированию. Метеорологи могут предсказать появление ураганов задолго до их образования и отслеживать их траекторию.
В 2022 году исследователи из IRT AESE Saint Exupéry и Météo-France разработали три нейросети для прогнозирования предстоящих осадков. С их помощью метеорологические, правительственные и другие организации могут прогнозировать возникновение ураганов и других экстремальных погодных явлений на срок от одного до шести часов вперед.
Сети были обучены на наборе данных из 20,4 тыс. карт погоды — изображений высокого разрешения, сделанных с использованием радиолокационной технологии на территории Франции в 2017–2018 годах на площади примерно 1000х1000 кв. км.
«Мы предлагаем использовать модели U-net, ConvLSTM и SVG-LP, обученные на двумерных картах осадков, для прогнозирования текущей погоды», — пишут исследователи в своей статье. Эти модели позволяют точно предсказывать будущий контур осадков. Также работа французских ученых может стать шагом к разработке аналогичных моделей прогнозирования экстремальных погодных явлений.
В будущем борьба со стихией станет эффективнее
Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения обещает улучшить анализ больших объемов данных и выявление сложных закономерностей, которые могут указывать на приближение катастроф. Усовершенствование сенсорных технологий и расширение сетей мониторинга также способствуют более раннему обнаружению опасных природных явлений.
Применяют искусственный интеллект в прогнозировании стихийных бедствий и в России. Например, в 2022 году МЧС начало тестировать ИИ-систему, которая определяла возможные места пожаров и половодья. Уже в первый год использования технологии площадь активного горения в Якутии сократилась в 16 раз. Согласно экспертному прогнозу, к 2027 году системы, позволяющие с помощью технологий искусственного интеллекта и больших данных предсказывать чрезвычайные ситуации, появятся во всех крупных российских регионах.
Хотя на 100% точное предсказание многих природных катастроф пока невозможно, продолжающийся научно-технический прогресс улучшает человеческие способности предупреждать стихийные бедствия и смягчать их последствия.