Ao ouvir o sinal acústico emitido por um terremoto criado em laboratório, uma abordagem de ciência da computação usando aprendizado de máquina pode prever o tempo restante antes que a falha falhe.

"A qualquer momento, o ruído proveniente da zona de falha do laboratório fornece informações quantitativas sobre quando a falha escorregará, "disse Paul Johnson, bolsista do Laboratório Nacional de Los Alamos e investigador principal da pesquisa, que foi publicado hoje em Cartas de pesquisa geofísica .

"A novidade do nosso trabalho é o uso do aprendizado de máquina para descobrir e compreender a nova física do fracasso, através do exame do sinal auditivo gravado da configuração experimental. Acho que o futuro da física de terremotos dependerá muito do aprendizado de máquina para processar grandes quantidades de dados sísmicos brutos. Nosso trabalho representa um passo importante nessa direção, " ele disse.

Não apenas o trabalho tem significado potencial para a previsão de terremotos, Johnson disse, mas a abordagem é de longo alcance, aplicável a potencialmente todos os cenários de falha, incluindo testes não destrutivos de falhas frágeis de materiais industriais de todos os tipos, avalanches e outros eventos.

O aprendizado de máquina é uma abordagem de inteligência artificial para permitir que o computador aprenda com novos dados, atualizar seus próprios resultados para refletir as implicações de novas informações.

A técnica de aprendizado de máquina usada neste projeto também identifica novos sinais, anteriormente considerado um ruído de baixa amplitude, que fornecem informações de previsão ao longo do ciclo do terremoto. "Esses sinais se assemelham ao tremor da Terra que ocorre em associação com terremotos lentos em falhas tectônicas na crosta inferior, "Johnson disse." Há razão para esperar tais sinais de falhas da Terra na zona sismogênica para falhas de deslizamento lento. "

Algoritmos de aprendizado de máquina podem prever tempos de falha de terremotos de laboratório com precisão notável. O sinal de emissão acústica (AE), que caracteriza o estado físico instantâneo do sistema, prevê de forma confiável falhas em um futuro distante. Isso é uma surpresa, Johnson apontou, como todos os trabalhos anteriores assumiram que apenas o catálogo de grandes eventos é relevante, e que pequenas flutuações no sinal AE podem ser desprezadas.

Para estudar os fenômenos, a equipe analisou dados de um sistema de falha de laboratório que contém goiva de falha, o material triturado criado pelos blocos de pedra que deslizam uns sobre os outros. Um acelerômetro registrou a emissão acústica proveniente das camadas de cisalhamento.

Após uma falha de atrito no terremoto, o bloco de cisalhamento se move ou se desloca, enquanto o material goivado simultaneamente dilata e fortalece, como mostrado pelo aumento mensurável da tensão de cisalhamento e atrito. "À medida que o material se aproxima do fracasso, começa a mostrar as características de um regime de estresse crítico, incluindo muitas pequenas falhas de cisalhamento que emitem emissões acústicas impulsivas, "Johnson descreveu.

"Este estado instável termina com um verdadeiro labquake, em que o bloco de cisalhamento se desloca rapidamente, a fricção e a tensão de cisalhamento diminuem abruptamente, e as camadas de goiva compactam simultaneamente, "disse ele. Sob uma ampla gama de condições, o aparelho desliza regularmente por centenas de ciclos de estresse durante um único experimento. E o mais importante, o sinal (devido ao rangido e ranger da goiva que, em última análise, leva aos precursores impulsivos) permite a previsão em laboratório, e esperamos que leve a avanços na previsão na Terra, Disse Johnson.