ИИ обнаружил скрытые предупреждающие сигналы перед крупными землетрясениями

Сейсмологи из Центра геонаук Гельмгольца GFZ (Потсдам) совместно с международными партнёрами предложили новый подход к анализу данных о землетрясениях, позволяющий обнаруживать характерные изменения в поведении малых толчков за недели и месяцы до сильных ударов. Алгоритм так называемого «обучения без учителя» (unsupervised machine learning) самостоятельно выделяет структуру в данных — без заранее заданного шаблона, каким должен выглядеть предвестник. Исследование опубликовано в журнале *Nature Communications*.

Землетрясения «общаются» между собой

Ключевое изменение в подходе — отказ от рассмотрения каждого толчка как отдельного события. Исследователи под руководством доктора Садега Каримпули и профессора Патрисии Мартинес-Гарсон сгруппировали близкие по времени, месту и магнитуде землетрясения в «семьи» и проанализировали их коллективное поведение. Как поясняет соавтор работы профессор Марко Бонхофф, землетрясения взаимодействуют, влияя на напряжения в коре, — и учёт этого взаимодействия раскрывает динамику, незаметную при анализе одиночных событий.

Алгоритм был протестирован на нескольких хорошо задокументированных последовательностях событий:

• Землетрясение магнитудой 7,8 у Кахраманмараша (Турция, 2023) — один из сильнейших ударов в регионе за последние десятилетия.
• Землетрясение магнитудой 8,1 у Икике (Чили, 2014) — крупное субдукционное событие.
• Землетрясение магнитудой 6,1 у Л'Акуилы (Италия, 2009) — унёсшее более 300 жизней.

Во всех трёх случаях алгоритм обнаружил один и тот же предвестниковый паттерн: за несколько недель или месяцев до главного удара в сейсмических семьях нарастало взаимодействие, происходила их пространственная и временна́я концентрация, а высвобождение сейсмической энергии усиливалось. Это соответствует тому, что исследователи называют «переходом в критическое состояние» — моментом, когда разлом движется к нестабильности.

Где метод не работает — и почему это важно

Столь же принципиальным, как и найденные закономерности, оказалось их отсутствие в других случаях. Когда метод применили к землетрясению у Аматриче (Италия, 2016) и событию на полуострове Ното (Япония, 2024), никаких предкритических паттернов не возникло.

По словам доктора Каримпули, это соответствует реальной сложности сейсмических процессов: «Некоторые разломы могут разрушиться без явных сейсмических предупреждений — это главная проблема для прогнозирования». Именно понимание того, когда подготовительная фаза существует и доступна для регистрации, а когда нет, является одной из ключевых задач проекта QUAKEHUNTER, финансируемого Европейским исследовательским советом.

От ретроспективного анализа к мониторингу в реальном времени

Помимо проверки метода на уже произошедших событиях, учёные опробовали его в «проспективном» режиме: сначала устанавливали фоновую норму активности для каждого региона, а затем следили, не появляется ли в поступающих данных новая категория поведения, отличающаяся от обычной. Внезапное появление такой аномальной категории могло бы служить сигналом того, что разлом переходит в новое, потенциально опасное состояние.

Читайте также по теме: работе с данными наблюдения Земли.

Авторы подчёркивают: речь не идёт о детерминированном предсказании землетрясений с точным указанием времени и места. Скорее, метод предоставляет инструмент объективного наблюдения — фиксировать, когда разлом «ведёт себя иначе, чем обычно». Следующий шаг — интеграция подхода в системы мониторинга реального времени и выяснение физических причин, по которым одни разломы дают предупреждающие сигналы, а другие нет.