האדמה רועדת והמכונה לומדת

ההתפתחות האחרונה של הפעילות הסייסמית מעשה ידי אדם במרכז ארצות הברית הייתה תוצאה מהזרקת מים שהופקו כתוצר לוואי של שאיבת נפט בלחץ גדול לחללים תת-קרקעיים בבארות סמוכות שכבר אינן פעילות. מקצת רעידות האדמה המלאכותיות נגרמות מפעילות הפקת נפט וגז בשיטה המכונה Fracking. מרכז אוקלהומה הינו אחד האיזורים בהם נמדד מספר רב של רעידות אדמה כתוצאה מפעילות אנושית.

אמנם כבני אדם איננו יכולים להרגיש את מרביתם המוחלט של רעידות אדמה אלה, אך חשוב לגלות גם אותן. איתור זה יכול לעזור לקבוע מה גורם לרעידות אדמה, ולפתח כלים כדי למנוע אותן או לפחות להתכונן אליהן.

קבוצה של חוקרים מהמכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס, MIT, ואוניברסיטת הרווארד (Harvard) מצאו דרך להשתמש בבינה מלאכותית כדי לזהות רעידות אדמה. עבודתם פורסמה ב-14 בפברואר 2018 בכתב העת המדעי Science Advances.

החוקרים תיבאוט פרול, מיכאל גארבי ומרין דנולה כותבים במאמר כי "בין השנים 2008 ל-2017 התרחשו בארצות הברית לפחות תשע רעידות אדמה בעוצמה החזקה מ-5.0 שעשויות היו להיגרם מבארות סילוק. מרבית שיטות רעידות האדמה מכוילות לאיתור רעידות אדמה בינוניות וגדולות. כתוצאה מכך, הן נוטות להחטיא רבות מרעידות האדמה החלשות. גילוי וקטלוג רעידות אלה הוא המפתח להבנת הסיבות (טבעיות או אנושיות) ובסופו ושל דבר למציאת דרכים למתן את הנזק הסיסמי."

לדבריהם, "במהלך העשורים האחרונים נפח הנתונים הסייסמיים גדל באופן מעריכי ויצר צורך באלגוריתמים יעילים יותר כדי לגלות ולאתר מיקומם של רעידות אדמה".

"השיטות המתקדמות ביותר כיום סורקות את שפע הרשומות הסייסמיות המתמשכות בחיפוש אחר אותות סייסמיים חוזרים. אנו מינפנו את ההתקדמויות האחרונות בתחום הבינה המלאכותית ויצרנו את ConvNetQuake – רשת נוירונים לגילוי עוצמה ומיקום של רעידות אדמה שהשאירו חותם בצורת גל בודד. יישמנו את הטכניקה כדי לחקור את הפעילות הסייסמית מעשה ידי אדם באוקלהומה. גילינו כי מתרחשות למעלה מפי 17 מאשר אלו שתועדו בידי הסקר הגיאולוגי של אוקלהומה. האלגוריתם שלנו גם רץ הרבה יותר מהר מאשר השיטות הותיקות".

פעילות אמיתית או רק רעש?

האלגוריתם מבוסס הבינה המלאכותית מאפשר לקבוע אם פעילות סייסמית מסוימת התרחשה באמת או שמדובר ב-"רעש" בנתונים.

השיטות המקובלות לאיתור רעידות אדמה אינן מצליחות לזהות אירועים החבויים אפילו בתוך רמות בינוניות של רעש סייסמי. בשיטה הרגילה נעשית השוואה בין גלים (Waveform) שיכולה לשמש לגילוי רעידות אדמה שמקורה באיזור מסוים. הדבר נעשה באמצעות איתור רעידות אדמה חוזרות. תיקון צורת הגל היא השיטה היעילה ביותר לזיהוי רעידות אדמה חוזרות אלה בנתוני הסייסמוגרפים."

"למרות שהשיטה בטוחה ואמינה היא דורשת כוח מחשוב עצום, ולכן לא מעשי להשתמש בה לסדרות עתיות (time series) ארוכות. גישה אחת להפחתת הדרישות המחשוביות היא לבחור סדרה קטנה של צורות גל מדגמיות כתבנית ולהתאים את החישוב עליה לזה של כל סדרת הנתונים. לשיטה זו יש מגבלות רבות, ודיוקה תלוי במספר התבניות הללו. ואולם המידע על המיקום הולך לאיבוד במהלך ההעברה של בסיס הנתונים לצורות גל ייצוגיות".

הגביע הקדוש של הענף

לדברי החוקרים, "התייחסנו לזיהוי רעידות אדמה כבעיית סיווג מפוקח וכך תכננו את רשת ה-ConvNetQuake. ה-ConvNetQuake אומנה על מערכת נתונים גדולה של צורות גלים סייסמיים גולמיים (כפי שנקלטו בסייסמוגרפים) ולומדת כיצד להבחין בין רעש סייסמי לבין אותות רעידת אדמה. צורות הגל אינן מסווגות עוד על ידי הדמיון שלהן לצורות גל אחרות, כמו בנמחקרים קודמים. במקום זאת, אנו מנתחים את צורות הגל עם אוסף של מסננים מקומיים לא לינאריים".

"במהלך שלב האימון, המסננים מותאמים לבחירת תכונות בתצורות הגל הרלוונטיות ביותר לסיווג. תהליך זה עוקף את הצורך לאחסן ספריה הולכת וגדלה של תבניות צורות. בשל ייצוג זה, האלגוריתם שלנו מזהה היטב אותות מרעידת אדמה שלא ראה במהלך האימון. הוא מדויק יותר מהאלגוריתמים החדשים ביותר ומאפשר להגיע במהירות לניתוח תוצאות הסתברות מיקום של מקור רעידת אדמה מתחנה אחת".

"בהתחשב במגבלות של האלגוריתם שלנו, הפעלנו אותו על רעידות האדמה הנגרמות בידי אדם במרכז אוקלהומה ונמצא כי הוא חושף רעידות אדמה שלא עונות לתיאורים הסטנדרטיים".

הגביע הקדוש של ענף מדעי זה הוא היכולת לחזות רעידות אדמה. החוקרים טוענים כי המערכת שלהם עדיין לא יכולה לחזות רעידות אדמה חזקות טרם התרחשותן . בכל אופן, ללא רשתות הנוירונים לא היה ניתן אפילו לחשוב על כך אפילו לפני שנה או שנתיים.