Ученые Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) совместно с китайскими коллегами разработали нейросетевой алгоритм, который точнее прогнозирует землетрясения, анализируя геоакустические сигналы земной коры.
Результаты представлены на конференции «Solar‑Terrestrial Relations and Physics of Earthquake Precursors».
Главные мысли за 1 минуту:
- Ученые ДВФУ и КНР создали нейросетевой алгоритм на базе Physics‑Informed Neural Networks и Kolmogorov‑Arnold Networks.
- Метод использует техногенные шумы для «подсветки» структуры земной коры, выявляя предвестники сейсмической активности.
- Новый подход снижает вычислительные затраты и повышает точность 2D‑ и 3D‑карт геологического строения.
- Пока исследование теоретическое, но в перспективе технология пригодится для сейсморазведки, поиска полезных ископаемых и оценки прочности грунтов.
- Работа выполнена при поддержке Минобрнауки России (грант FZNS‑2023‑0008).
Один из распространенных методов прогноза землетрясений — прослушивание геоакустической эмиссии, то есть характерных звуков, которые возникают при накоплении тектонических напряжений в породах. Однако помехи от техногенных шумов и вибраций серьезно затрудняют наблюдения. Специалисты ДВФУ предложили не бороться с этими помехами, а использовать их во благо.
Как нейросеть «слышит» землю
Автор разработки, доцент Политехнического института ДВФУ Сергей Шевкун, пояснил: «Мы предлагаем использовать техногенный источник для создания дополнительной сейсмической „подсветки“ участка земной коры и выявления его структуры. Изменение структуры геосреды может свидетельствовать об активизации сейсмических процессов». Этот подход превращает шум в ценный диагностический сигнал.
Ученые создали программу на основе двух инновационных нейросетевых архитектур — Physics‑Informed Neural Networks (PINN) и Kolmogorov‑Arnold Networks (KAN). Первая позволяет интегрировать в анализ известные физические закономерности процессов в земной коре, вторая — эффективнее обрабатывать данные без необходимости наращивать количество наблюдений.
Преимущества нового метода
Традиционно для повышения точности сейсмических прогнозов требуется увеличивать объем наблюдений, что ведет к росту вычислительных затрат. Новый алгоритм обходит это ограничение: он дополняет реальные данные физическими моделями, снижая нагрузку на вычислительные ресурсы. При этом разрешение карт геологического строения улучшается — можно создавать более четкие 2D‑ и 3D‑модели.
Практическое применение и перспективы
Пока работа носит теоретический характер: проведены численные эксперименты, результаты которых Шевкун называет обнадеживающими. В будущем технология может найти широкое применение: от сейсморазведки (поиск месторождений нефти, газа, угля и руд) до оценки прочности грунтов перед строительством крупных объектов. Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования (грант FZNS‑2023‑0008).
