Pred petimi leti si Paul Johnson ne bi mislil napovedati, da bodo potresi kdaj mogoči. Zdaj ni tako prepričan.
"Ne morem reči, da bomo, vendar upam, da bomo v desetletjih dosegli velik napredek, " pravi seizmolog iz Nacionalnega laboratorija v Los Alamosu. "Zdaj bolj upam kot kdajkoli prej."
Glavni razlog za to novo upanje je tehnologija, ki jo je Johnson začel obravnavati pred približno štirimi leti: strojno učenje. Številni zvoki in majhni premiki po tektonskih prelomnih linijah, kjer se dogajajo potresi, že dolgo niso bili smiselni. Toda strojno učenje - usposabljanje računalniških algoritmov za analizo velike količine podatkov za iskanje vzorcev ali signalov - kaže na to, da bodo nekateri majhni potresni signali navsezadnje lahko pomembni.
Takšni računalniški modeli se lahko celo izkažejo kot ključni za odklepanje sposobnosti napovedovanja potresov, oddaljene možnosti, ki je tako sporna, da mnogi seizmologi o tem sploh nočejo razpravljati.
Ko se je v šestdesetih letih 20. stoletja teorija tektonike plošč uveljavila, so mnogi znanstveniki menili, da je napoved potresa le vprašanje časa. Ko se bodo lahko modelirali majhni potresi zaradi premikajočih se plošč, razmišljanje pa je moralo predvideti večje potrese dni ali celo tedne vnaprej. Toda številni dejavniki, od vrste kamenja do razdalje preloma, vplivajo na moč potresa in hitro se je pokazalo, da modeli majhne tektonske dejavnosti ne morejo zagotoviti zanesljivega načina napovedovanja večjih potresov. Morda bi lahko majhni premiki in zdrsi, ki se zgodijo stokrat na dan, nekoliko povečali verjetnost velikega potresa, toda tudi po roju manjše tektonske aktivnosti se velik potres še vedno verjetno ne bo zgodil. Če je napoved kdaj resnična, je potreben boljši signal za prihodni potres.
Uporaba strojnega učenja za iskanje takšnega signala je verjetno daleč - če je to sploh mogoče. V raziskavi, objavljeni konec lanskega leta, sta Johnson in njegova ekipa predlagala, da bi lahko prišlo do prej zanemarjenega potresnega signala, ki bi lahko vseboval vzorec, ki bi razkril, kdaj bi lahko prišlo do velikega potresa - kot zloglasni in dolgo pričakovani potres Cascadia na severozahodu Pacifika. Če se hipoteza odpravi, bi lahko spremenili način napovedi potresa od sekund vnaprej do, morda en dan, desetletij vnaprej.
Te dragocene sekunde so bile zadnje izboljšave napovedi potresa. Seizmologi delajo na izboljšanju sistemov zgodnjega opozarjanja, kot so na Japonskem, in sistema ShakeAlert, ki se uvaja vzdolž ameriške zahodne obale. Ti sistemi pošiljajo opozorila šele potem, ko se je potres že začel, vendar pravočasno, da zaustavijo stvari, kot so dvigala ali plinovodi, in prebivalce opozorijo dlje od epicentra.
Plast Zemlje, na kateri živimo, se razbije na ducat ali približno toliko tektonskega, ki se premikata drug glede drugega. (USGS) Johnson pravi, da je poskus ekstrapolacije, kako velik bo potres v nastajanju, kje je njegov epicenter in kaj bo prizadelo, že nekaj sekund podatkov. Obstoječi opozorilni sistemi so napačno presodili velike potrese in lažno alarmirali druge. Toda pred letom 2007 nismo imeli niti sekundnega obvestila. Kje bi lahko bili leta 2027?
"Ne vemo, kako dobro bo seizmologija v resnici minila desetletje, " pravi Johnson. "Ampak to bo veliko bolje kot danes."
Napredek pri spremljanju potresa se bo verjetno zanašal na računalnike, ki so bili usposobljeni za delovanje kot strokovni seizmologi. Stroji lahko s popolnim spominom, malo vnaprej zasnovanih predstav in nič potrebo po spanju razvrščajo morje podatkov, zbranih kot tektonske plošče. Vse te informacije so primerljive s tistimi, ki bi jih slišali na gneči na ulici - hrup avtomobilov, ljudi, živali in vremena so se pomešali. Raziskovalci se selijo skozi te signale, zapisane kot valove, da bi ugotovili, ali kateri od njih kaže na potres ali se bo kmalu zgodil. Dolgo je bilo upanje, da bi bil, zajet v ves ta hrup, morda kakšen predhodnik, ki bi ga bilo mogoče izmeriti ali opazovati, da bi nakazal dolžino časa do naslednjega večjega potresa.
Eno takšnih hrupov - to, kar Johnson imenuje "signal, podoben tremorju", je bilo ugotovljeno in preučeno več let. "Vanj sem vrgel vse, kar sem imel, in ugotovil, da tam ni ničesar, " pravi.
Toda algoritmi in računalniki, ki jih je postavila njegova ekipa, so signal gledali iz nekoliko drugačne perspektive in se osredotočili na njegovo energijo. Johnson pravi, da je ta energija (zapisana kot amplituda, merilo velikosti potresnih valov) "vse tako malo" naraščala skozi potresni cikel. Ko je potres udaril, se je amplituda signala zmanjšala in znova zagnala cikel redne rasti, dokler ni prišlo do še enega potresa.
Bil je vzorec.
Johnson pravi, da je prej neupoštevani signal "vseboval napovedne informacije za napovedovanje naslednjega potresnega cikla" minut vnaprej v pospešenih modelih napak v laboratoriju, ki se v resničnem življenju prevedejo desetletja vnaprej. Toda rezultati v laboratoriju in v resničnem svetu ne ustrezajo vedno.
V tem trenutku strojno učenje ni namenjeno pomoči pri napovedovanju potresa, temveč razumevanju potresov, ki so se že začeli, ali na splošno potresne dinamike. Toda napredek pri iskanju potresa, ocenjevanju velikosti in razvrščanju po "hrupu" izboljšuje naše razumevanje, kako delujejo potresi, tudi kdaj lahko udarijo.
„Želim jasno povedati, da to, kar počnemo, ni drugače kot napovedovanje. Ampak, da, vse te stvari so posredno povezane, "pravi Mostafa Moustavi, seizmologinja iz Stanforda, ki s strojnim učenjem razvršča hrup iz ozadja in odkriva majhne potrese.
Men-Andrin Meier, seizmolog na Caltechu, pravi, da je njegovo "najboljše ugibanje, da so potresi že sami po sebi nepredvidljivi." Kljub temu pa si prizadeva za uporabo strojnega učenja za izboljšanje sistemov zgodnjega opozarjanja in izboljšave pri spremljanju, ki bi lahko spadale v ta opozorila, bi lahko potencialno izboljšati napovedi potresa. Boljši zemljevidi napak in boljše razumevanje potresnih procesov, trendov in ciklov bi lahko vse pripomogli k izboljšanju napovedovanja, pravi Moustafa.
Kljub temu nekateri seizmologi menijo, da je "napovedovanje" fantazija. Robert Geller, seizmolog z univerze v Tokiu, je znan po pesimizmu glede napovedi potresa.
"Raziskave napovedi potresa v resnici niso stvar, " pravi po elektronski pošti. „Vključuje le zbiranje veliko podatkov v upanju, da je mogoče najti zanesljiv„ predhodnik “. Do danes še ni bilo mogoče najti nobene. "
Po Gellerjevem mnenju je mogoče vse laboratorijske rezultate v zvezi s potresnimi signali prezreti, dokler se v resničnem svetu ne bi dosledno reproducirali. "Ne dvomim, da lahko najdejo veliko navideznih vzorcev v opazovanih podatkih o potresih, ki gledajo nazaj. Toda ne vidim razloga, da bi mislil, da bodo takšni vzorci sčasoma delovali naprej, "pravi Gellerjeva.
Napaka Cascadia z otoka Vancouver počasi zdrsne, kar povzroči nizko potresnost, ki je ne čutite, in se nato približno enkrat letno vrne na svoje mesto. Zelo majhen premik Zemljinega površja od tega zdrsa je mogoče spremljati, zato je Johnsonova ekipa poskušala preveriti, ali lahko nov signal, ki ga prepoznajo njihovi algoritmi strojnega učenja, napoveduje gibanje.
"In glej, to se je prilagodilo stopnji premestitve, " pravi Johnson.
Zdaj se postavlja vprašanje, kako bi se signal lahko nanašal na zapiranje preloma - prepletene kamnine, ki so preprečile, da bi tektonske plošče drastično zdrsnile in povzročile velik potres že približno 300 let. Sčasoma se bo zaklepanje preloma pokvarilo in močan potres bo udaril. Mogoče bi signal, ki ga Johnsonova ekipa proučuje, ali drug še neodkrit signal lahko dal občutek, kdaj se bo to zgodilo - če so takšni signali sploh povezani z velikimi potresi.
