Entender terremotos é um problema desafiador - não apenas porque são potencialmente perigosos, mas também porque são fenômenos complicados que são difíceis de estudar. Interpretando o massivo, conjuntos de dados frequentemente complicados que são registrados por redes de monitoramento de terremotos é uma tarefa hercúlea para sismólogos, mas o esforço envolvido na produção de análises precisas pode melhorar significativamente o desenvolvimento de sistemas confiáveis ​​de alerta antecipado de terremotos.

Uma nova colaboração promissora entre sismólogos Caltech e cientistas da computação usando inteligência artificial (IA) - sistemas de computador capazes de aprender e executar tarefas que antes exigiam humanos - visa melhorar os processos automatizados que identificam ondas de terremoto e avaliam a força, Rapidez, e direção do tremor em tempo real. A colaboração inclui pesquisadores das divisões de Ciências Geológicas e Planetárias e Engenharia e Ciências Aplicadas, e faz parte da Iniciativa AI4Science da Caltech para aplicar IA aos problemas de big data enfrentados por cientistas em todo o Instituto. Equipado com hardware avançado e algoritmos de aprendizado de máquina, a IA moderna tem o potencial de revolucionar as ferramentas de dados sismológicos e tornar todos nós um pouco mais seguros contra terremotos.

Recentemente, Yisong Yue da Caltech, um professor assistente de computação e ciências matemáticas, sentou-se com seus colaboradores, Professor Pesquisador de Geofísica Egill Hauksson, Pós-doutorado em Geofísica Zachary Ross, e equipe associada do sismólogo Men-Andrin Meier, para discutir o novo projeto e o futuro da IA ​​e da ciência de terremotos.

Qual problema sismológico o inspirou a incluir IA em sua pesquisa?

Meier:Uma das coisas em que trabalho é o alerta precoce de terremotos. O alerta precoce exige que tentemos detectar terremotos muito rapidamente e prever o tremor que eles produzirão mais tarde, de modo que você possa ter alguns segundos a talvez dezenas de segundos de aviso antes que o tremor comece.

Hauksson:Isso deve ser feito muito rapidamente - esse é o jogo. As ondas do terremoto atingirão primeiro a estação de monitoramento mais próxima, e se pudermos reconhecê-los imediatamente, então podemos enviar um alerta antes que as ondas viajem mais longe.

Meier:Você só tem alguns segundos de sismograma para decidir se é um terremoto, o que significaria enviar um alerta, ou se, em vez disso, for um sinal incômodo - um caminhão passando por um de nossos sismômetros ou algo parecido. Temos muitas classificações falsas, muitos alertas falsos, e as pessoas não gostam disso. Este é um problema clássico de aprendizado de máquina:você tem alguns dados e precisa fazer uma classificação realista e precisa. Então, entramos em contato com o departamento de computação e ciências matemáticas (CMS) da Caltech e começamos a trabalhar nisso com eles.

Por que a IA é uma boa ferramenta para melhorar os sistemas de monitoramento de terremotos?

Yue:Os motivos pelos quais a IA pode ser uma boa ferramenta têm a ver com escala e complexidade, juntamente com uma quantidade abundante de dados. Os sistemas de monitoramento de terremotos geram conjuntos de dados massivos que precisam ser processados ​​para fornecer informações úteis aos cientistas. A IA pode fazer isso com mais rapidez e precisão do que os humanos, e até mesmo encontrar padrões que, de outra forma, escapariam ao olho humano. Além disso, os padrões que esperamos extrair são difíceis para os sistemas baseados em regras capturarem de forma adequada, e, portanto, as habilidades avançadas de correspondência de padrões do aprendizado profundo moderno podem oferecer desempenho superior do que os algoritmos de monitoramento de terremotos automatizados existentes.

Ross:Em uma grande sequência de choque, por exemplo, você pode ter eventos que são espaçados a cada 10 segundos, fogo rápido, o dia inteiro. Usamos talvez 400 estações no sul da Califórnia para monitorar terremotos, e as ondas causadas por cada terremoto diferente irão atingi-los em momentos diferentes.

Yue:Quando você tem vários terremotos, e os sensores estão disparando em locais diferentes, você deseja ser capaz de decifrar quais dados pertencem a qual terremoto. Limpar e analisar os dados leva tempo. Mas, uma vez que você treina um algoritmo de aprendizado de máquina - um programa de computador que aprende estudando exemplos em vez de por meio de programação explícita - para fazer isso, poderia fazer uma avaliação muito rapidamente. Esse é o valor.

De que outra forma a IA ajudará os sismólogos?

Yue:Não estamos interessados ​​apenas nos terremotos ocasionais muito grandes que acontecem a cada poucos anos. Estamos interessados ​​nos terremotos de todos os tamanhos que acontecem todos os dias. A IA tem o potencial de identificar pequenos terremotos que atualmente são indistinguíveis do ruído de fundo.

Ross:Em média, vemos cerca de 50 terremotos por dia no sul da Califórnia, e temos um mandato do U.S. Geological Survey para monitorar cada um. Existem muitos mais, mas eles são pequenos demais para serem detectados com a tecnologia existente. E quanto menores eles são, com mais freqüência eles ocorrem. O que estamos tentando fazer é monitorar, localizar, detectar, e caracterizar cada um desses eventos para construir "catálogos de terremotos". Toda essa análise está começando a revelar os detalhes muito intrincados dos processos físicos que impulsionam os terremotos. Esses detalhes não eram realmente visíveis antes.

Por que ninguém aplicou IA à sismologia antes?

Ross:Somente no último ano ou dois a sismologia começou a considerar seriamente a tecnologia de IA. Parte disso tem a ver com o aumento dramático no poder de processamento do computador que vimos na última década.

Qual é o objetivo de longo prazo desta colaboração?

Meier:Em última análise, queremos construir um algoritmo que imite o que os especialistas humanos fazem. Um sismólogo humano pode sentir um terremoto ou ver um sismograma e imediatamente dizer muitas coisas sobre aquele terremoto apenas por experiência própria. Foi muito difícil ensinar isso a um computador. Com inteligência artificial, podemos chegar muito mais perto de como um especialista humano trataria o problema. Estamos nos aproximando muito da criação de um "sismólogo virtual".

Por que precisamos de um "sismólogo virtual?"

Yue:Fundamentalmente em sismologia e além, a razão pela qual você deseja fazer esse tipo de coisa é escala e complexidade. Se você pode treinar uma IA que aprende, então, você pode pegar um conjunto de habilidades especializadas e disponibilizá-lo a qualquer pessoa. A outra questão é a complexidade. Você poderia ter uma visão humana de dados sísmicos detalhados por um longo tempo e descobrir pequenos terremotos. Ou você pode simplesmente fazer com que um algoritmo aprenda a identificar os padrões que importam com muito mais rapidez.

Meier:As informações detalhadas que estamos reunindo nos ajudam a descobrir a física dos terremotos - por que eles desaparecem ao longo de certas falhas e provocam grandes terremotos em outras, e com que frequência eles ocorrem.

Criar um "sismólogo virtual" significará o fim dos sismólogos humanos?

Ross:Tendo conversado com vários alunos, Posso dizer com bastante confiança que a maioria deles não quer fazer trabalho de catalogação. [Risos] Eles preferem fazer um trabalho mais emocionante.

Yue:Imagine que você é um músico e antes de se tornar um músico, primeiro você tem que construir seu próprio piano. Então você passou cinco anos construindo seu piano, e então você se torna um músico. Agora temos uma maneira automatizada de construir pianos - vamos destruir os empregos dos músicos? Não, na verdade, estamos capacitando uma nova geração de músicos. Temos outros problemas nos quais eles podem estar trabalhando.