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Un algorithme d’Harvard et de Google prédit les répliques sismiques

Des chercheurs de Harvard et de la division IA de Google ont mis au point un modèle algorithmique capable de prédire l’emplacement des répliques sismiques pendant un an après un tremblement de terre.

Bientôt, une intelligence artificielle sera capable de détecter un tremblement de terre. Les chercheurs de Google de la division IA et des membres de l’université d’Harvard ont créé un modèle algorithmique. Celui-ci est capable de prédire où les répliques d’un tremblement de terre auront lieu jusqu’à un an après un événement critique. Ils ont présenté le fruit de leurs travaux dans la revue scientifique Nature.

Les répliques sismiques sous l’œil d’un modèle algorithmique

Entraîné à partir de 199 séismes majeurs ayant donné lieu à 130 000 répliques, le modèle algorithmique en question s’est avéré plus précis que les méthodes actuelles de prédiction. Habituellement, les sismologues basent leurs analyses sur la théorie de Mohr-Coulomb. Ce modèle mathématique permet de calculer la résistance au cisaillement des sols et des roches à différents états de contrainte.

De leur côté, les chercheurs ont employé un réseau neuronal. Cette technique de Deep Learning est capable d’apprendre cette théorie et de la coupler avec d’autres afin de gagner en précision. Dans le cadre de cette étude, les chercheurs ont délimité la zone de détection des répliques sismiques à un périmètre de 50 kilomètres à la verticale et 100 kilomètres à l’horizontale à partir de l’épicentre des séismes.

Une étude indispensable à la survie des populations

Les données utilisées pour former ce modèle algorithmique proviennent de puissants séismes comme celui de Sumatra en 2004, le séisme de 2011 de la côte Pacifique du Tōhoku au Japon, celui de Lamo Prieta en 1989 dans la baie de San Francisco et le tremblement de terre de Northridge en 1994 près de Los Angeles.

Les auteurs de la recherche sont Phoebe DeVries et Brendan Meade, chercheurs au département des sciences des planètes à l’Université d’Harvard, Martin Wattenberg et Fernanda Viégas, deux chercheurs en machine learning travaillant chez Google. Aucun d’eux ne dispose d’un diplôme en sismologie. Cependant, les connaissances de Devries et Meade en sciences de la Terre ont permis de concevoir ce modèle algorithmes.

En revanche, cet outil pour détecter l’emplacement des répliques sismiques n’est pas parfait. Selon ses créateurs, il n’est pas capable de repérer les événements liés à une éruption volcanique. Ce semblant d’intelligence artificielle est voué à s’améliorer afin de faciliter la tâche d’un sismologue.

Sources & crédits Source : Venturebeat - Crédit :

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