Модель машинного обучения смогла распознать признаки приближающегося землетрясения по слабым изменениям магнитного поля, связанные с накоплением энергии на большой глубине.

Землетрясения часто кажутся совершенно внезапными, однако, энергия накапливается постепенно и только спустя время разряжается мощными толчками. Геологи ищут методы, позволяющие заметить угрозу заранее и принять меры, чтобы сохранить людей и инфраструктуру. Одним из таких инструментов может стать мониторинг локальных магнитных полей.

Рост давления на глубине способны менять свойства подземных масс, включая электропроводность, а в накапливающихся газах могут возникать токи. Такие процессы должны отражаться и в характеристиках магнитного поля, которое рождается в самом центре Земли и регистрируется у поверхности. Свидетельства этому существовали и прежде, однако надежно подтвердить эту гипотезу пока не удавалось. 

Заметить изменения магнитного поля удалось лишь теперь, с помощью искусственного интеллекта. Ученые использовали данные сейсмического мониторинга и наблюдений магнитного поля, связанные с землетрясениями, произошедшими в Калифорнии в 2005-2019 годах и достигавшими магнитуды как минимум 4,5. Информацию получили со 125 магнитометров, расположенных по всему штату. Они отличаются крайней зашумленностью, ведь слабые аномалии магнитного поля может вызывать и солнечная активность, и даже дорожный трафик. Однако модель машинного обучения смогла выделить сигнал даже на этом шумном фоне.

Проверив ее на тестовой выборке, ученые убедились, что искусственный интеллект способен рассмотреть признаки приближающегося землетрясения по данным магнитометров. Авторы исследования отмечают, что не утверждают, что такой сигнал существует перед любым землетрясением.Тем не менее новый подход может стать ценным инструментом, позволяющим заранее предсказать приближение угрозы. В некоторых случаях он может заметить признаки землетрясения еще за 24-72 часа до первых толчков.