Машинное обучение и глубокое обучение в сейсмологии: Новый подход к прогнозированию риска землетрясений

Грантовый проект ИРН AP23489938

Руководитель проекта: Нұртас М.

Период реализации проекта: 2024-2026 гг.

Этот проект направлен на революцию в прогнозировании землетрясений путем интеграции машинного обучения (ML) и конволюционных нейронных сетей (CNN) с традиционной сейсмологией. Решая задачу максимально точного прогнозирования землетрясений, он объединяет вычислительную мощь ML и возможности CNN по распознаванию образов для анализа сейсмических данных. Этот междисциплинарный подход призван повысить точность прогнозирования землетрясений, используя сильные стороны вычислительной науки и геонауки, чтобы предложить новое решение давней геологической проблемы.

Цель проекта

Разработать и усовершенствовать передовые модели машинного обучения и глубокого обучения для повышения точности и надежности прогнозирования риска землетрясений, что в конечном итоге будет способствовать улучшению оценки сейсмической опасности и стратегий готовности к ней.

Задачи проекта

1.         Обзор литературы и оценка текущей практики:

Показатель: Составление обзорного документа по современным методологиям прогнозирования землетрясений.

Роль: Формирование фундаментальных знаний и выявление пробелов для внесения вклада в машинное обучение.

2.         Сбор и стандартизация данных:

Показатель: Сбор стандартизированного набора данных с историческими сейсмическими и геологическими данными.

Роль: Предоставляет данные для обучения модели, обеспечивая совместимость и согласованность.

3.         Разработка моделей машинного обучения:

Индикатор: Создание и тестирование прототипов моделей машинного обучения.

Роль: Ключевая для прогнозирования риска землетрясений, основанная на предыдущих этапах.

4.         Интеграция геологической экспертизы:

Индикатор: Сотрудничество с учеными-геологами для разработки модели.

Роль: Обоснование ML-моделей геологическими знаниями.

5.         Проектирование и оптимизация характеристик:

Индикатор: Выявление ключевых характеристик и оптимизация параметров модели.

Роль: Уточнение моделей с целью сосредоточения на информативных данных.

6.         Обучение, валидация и доработка моделей:

Индикатор: Модели соответствуют пороговым значениям точности, проверены на основе наборов данных.

Роль: Обеспечивает надежность и устойчивость модели.

7.         Анализ предсказаний модели:

Индикатор: Анализ предсказаний модели в сравнении с историческими данными.

Роль: Оценивает эффективность модели в точном прогнозировании землетрясений.

8.         Разработка системы оценки рисков:

Индикатор: Создание системы оценки риска землетрясений.

Роль: Преобразование прогнозов в практические оценки риска.

9.         Реализация CNNs для анализа сейсмических изображений:

Показатель: Применение CNNs к данным сейсмических изображений.

Роль: Использование CNN для распознавания пространственных образов в сейсмических данных.

10.       Механизмы непрерывного обучения:

Показатель: Создание системы постоянного сбора данных и обновления моделей.

Роль: Поддерживает точность и актуальность модели в долгосрочной перспективе.

Ожидаемые результаты

1.         Предполагается глубокий анализ и обобщение текущей литературы, относящейся к проекту, с выделением ключевых выводов, пробелов и областей для дальнейших исследований.

2.         Предполагается создание централизованной, единообразной и доступной базы данных о землетрясениях, облегчающей управление данными и их анализ.

3.         Ожидается, что в результате будут созданы и тщательно протестированы на эффективность и точность первые модели машинного обучения.

4.         Ожидается, что модели машинного обучения будут усовершенствованы за счет использования геологических знаний в конкретной области, что повысит их релевантность и точность.

5.         Ожидается, что модели машинного обучения будут точно настроены с помощью передовых методов инженерии признаков для достижения превосходной производительности.

6.         Ожидается, что модели машинного обучения будут не только эффективными, но и тщательно проверенными на надежность и согласованность.

7.         Ожидается, что на основе моделей машинного обучения будут получены надежные и действенные прогнозы, полезные для практического применения.

8.         Ожидается создание функциональной и применимой системы для оценки рисков землетрясений с использованием данных и знаний.

9.         Ожидается успешное применение конволюционных нейронных сетей (CNN) для анализа и интерпретации сейсмических изображений.

10.       Предполагается создание систем или процессов, позволяющих постоянно обучать и совершенствовать модели машинного обучения с течением времени.

Полученные результаты на 2024 год:

Проведен комплексный обзор литературы и оценочный документ, глубокий анализ и обобщение текущей литературы, с выделением ключевых выводов, пробелов и областей для дальнейших исследований. Собраны данные в виде стандартизированного репозитория данных о землетрясениях. Разработка и тестирование прототипов моделей машинного обучения. Созданы и тщательно протестированы на эффективность и точность первые модели машинного обучения.

Исполнители проекта