Человечество на протяжении веков пыталось предугадать землетрясения. От древних наблюдений за поведением животных, которые якобы чувствуют приближение катастрофы, до появления первых механических сейсмографов в XIX веке — усилия были постоянными, но результаты скромными. Традиционная сейсмология накопила огромный объем знаний о тектонических процессах, однако предсказание конкретных событий остается крайне сложной задачей. Хаотичность движения литосферных плит, трудности в интерпретации слабых предвестников и влияние множества факторов приводят к тому, что точный прогноз часто ускользает.
В этой ситуации искусственный интеллект открывает новые возможности. Он становится инструментом, способным анализировать «голос» планеты — те тонкие сигналы, которые раньше терялись в шуме данных. Ученые Дальневосточного федерального университета (ДВФУ) совместно с партнерами из Китая предложили эффективный алгоритм, который помогает точнее «видеть» строение земной коры и выявлять изменения, потенциально связанные с сейсмической активностью.
Повышенная тектоническая активность сопровождается характерными звуками — геоакустической эмиссией. Породы под землей накапливают напряжения, что приводит к микроскопическим трещинам и колебаниям. Эти сигналы — часть микросейсмического шума и слабых форшоков — ранее часто игнорировались или маскировались мощными помехами. Городской транспорт, промышленные предприятия, волны в гидросфере создают антропогенный фон, который затрудняет выделение тектонических паттернов. Проблема «сигнал/шум» остается одной из ключевых в сейсмологии.
Новый подход использует эти техногенные шумы конструктивно — как источник дополнительной «подсветки» участков земной коры. Изменения в структуре геосреды могут указывать на активизацию процессов, предшествующих землетрясению. Это позволяет работать с данными, которые раньше считались помехами.
Ученые ДВФУ разработали программу обработки наблюдений на основе методов Physics-Informed Neural Networks (PINN) и новой архитектуры Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Эти нейросети сочетают данные наблюдений с известными физическими закономерностями процессов в земной коре.
Обычно повышение точности требует значительного увеличения объема данных. Новый метод обходит это ограничение, дополняя эмпирические измерения фундаментальными знаниями о физике. Это снижает вычислительные затраты и улучшает разрешение, позволяя создавать более точные двумерные и трехмерные карты геологического строения.
Исследование на данном этапе носит теоретический характер. Проведены численные эксперименты, результаты которых обнадеживают. Один из авторов, доцент Департамента электроники, телекоммуникации и приборостроения Политехнического института ДВФУ Сергей Шевкун, отмечает перспективы применения в сейсморазведке для поиска полезных ископаемых, оценки прочности грунтов при строительстве крупных объектов.
Разработка объединяет классическую геофизику — теорию упругости и тектонику плит — с современным машинным обучением. В отличие от чисто эмпирических моделей ИИ опирается на физические принципы, что повышает надежность. Это не замена фундаментальным моделям очага землетрясения, а их эффективное дополнение.
Границы применимости важны: нейросеть работает с вероятностными оценками. Она помогает выявлять предвестники через улучшенный анализ структуры коры, но не дает стопроцентной гарантии точного времени, места и магнитуды. Такой подход соответствует современным представлениям о сейсмических процессах как о сложных, многомасштабных явлениях.
Интеграция подобных ИИ-решений в системы раннего предупреждения (Early Warning Systems) может повысить их эффективность. Уже существующие сети сейсмостанций способны поставлять данные для обучения и работы моделей. Главный вызов — социально-экономический баланс: ложная тревога способна вызвать панику и экономические потери в мегаполисах, в то время как опоздание приводит к трагедиям.
Для полноценной работы требуется развитие инфраструктуры — глобальных сенсорных сетей нового поколения, обеспечивающих качественные данные в реальном времени. Российские и китайские ученые вносят вклад в это направление, укрепляя международное научное сотрудничество.
Разработка ДВФУ и партнеров из КНР демонстрирует потенциал перехода от хаотического ожидания катастроф к более управляемому мониторингу планеты. Синергия человека и искусственного интеллекта открывает перспективы лучшего понимания процессов в недрах Земли.
Полностью обезопасить человечество от сил природы, вероятно, невозможно, но значительно снизить риски и повысить готовность — вполне достижимая цель. Такие исследования укрепляют уверенность в том, что совместные усилия науки разных стран позволяют шаг за шагом приближаться к гармоничному сосуществованию с динамичной планетой.