25.07.2019
2 минуты на чтение

ИИ поможет предсказывать извержения вулканов

Сейсмическими датчиками контролируют менее половины активных вулканов

Фото: Unsplash/Julien Millet

Команда ученых во главе с вулканологом Себастьеном Валаде из Технического университета Берлина (TU Berlin) и Потсдамского центра им. Гельмгольца (GFZ) разработала платформу мониторинга вулканов MOUNTS, которая анализирует спутниковые изображения с помощью искусственного интеллекта (ИИ). О проекте, который позволит улучшить наблюдение за вулканами, рассказывает Phys.org.

Более половины действующих вулканов в мире находятся вне контроля приборов. Из 1,5 тыс. действующих вулканов в мире около 85 извергаются каждый год. Население прилегающих территорий не получает предупреждения даже в случае крупных извержений. Из-за дороговизны и сложности обслуживания контрольно-измерительных приборов менее половины активных вулканов контролируют наземными датчиками сейсмической активности. Вулканы, которые считаются спящими или потухшими, обычно вообще не контролируют приборами, но на них еще возможны извержения. Так уже было в 2008 году с ожившим после 8 тыс. лет сна вулканом Чайтен в Чили.

Извержениям часто, но не всегда, предшествуют ранние сигналы, которые могут длиться от нескольких часов до нескольких лет. Происходят изменения в сейсмической активности, деформация грунта, выбросы газа, повышение температуры или сразу несколько из перечисленных процессов. По мнению ученых, непрерывные долгосрочные наблюдения со спутников являются ключом к лучшему распознаванию признаков вулканических волнений.

«Все это, кроме сейсмической активности, можно наблюдать из космоса, используя различные длины волн электромагнитного спектра, — говорит Себастьян Валаде. — Благодаря системе мониторинга MOUNTS мы используем несколько спутниковых датчиков, чтобы обнаружить и оценить изменения вокруг вулканов».

Чтобы автоматически распознавать ранние сигналы, ученые создали нейронные сети и обучили их на большом количестве компьютерных изображений, имитирующих реальные изображения со спутников. После этого нейросети научились замечать крупные деформации поверхности земли на реальных спутниковых снимках, ранее ему неизвестных. Эта область науки о данных называется машинным обучением.

«Для нас это было важной проверкой, которая показала, что мы можем интегрировать машинное обучение в систему, — говорит основной разработчик алгоритмов ИИ для нейронных сетей Андреас Лей из Технического университета Берлина. — Сейчас наш детектор деформации решает одну задачу. Но наша цель — объединить несколько инструментов ИИ для различных задач. Поскольку эти инструменты обычно выигрывают от обучения большим объемам данных, мы хотим, чтобы они постоянно учились на всех данных, которые система собирает в глобальном масштабе».

Основными проблемами, с которыми столкнулись ученые, стали обработка больших объемов данных и разработка программного обеспечения. «Но эти проблемы можно решить, — считает Себастьян Валаде. — Я убежден, что в недалеком будущем автоматизированные системы мониторинга, использующие ИИ и данные из различных источников, таких как спутниковое дистанционное зондирование и сейсмические датчики, помогут предупреждать людей более своевременным и надежным способом».

Уже сейчас анализ, проводимый платформой мониторинга MOUNTS, позволяет получить полное представление о процессах в различных климатических и вулканических условиях по всему миру. Среди этих процессов распространение магмы внутри Земли, размещение вулканического материала во время извержения, а также морфологические изменения пораженных участков и выброс газов в атмосферу. Ученые уже успешно проанализировали с помощью MOUNTS некоторые недавние извержения — в Индонезии, на Гавайях, в Гватемале и в других регионах и доказали, что платформа мониторинга может объединять множество различной информации для комплексного наблюдения вулканов. В настоящее время система контролирует 17 вулканов по всему миру, включая Попокатепетль в Мексике и Этну в Италии, и готова к обработке новой информации.