Une nouvelle tentative de prévision des tremblements de terre à l’aide de l’intelligence artificielle a fait naître l’espoir que cette technologie pourrait un jour être utilisée pour limiter l’impact des tremblements de terre sur les vies et les économies. Développé par des chercheurs de l’Université du Texas à Austin, l’algorithme d’IA a prédit correctement 70 % des tremblements de terre une semaine avant qu’ils ne se produisent au cours d’un essai de sept mois en Chine.
L’IA a été formée pour détecter les anomalies statistiques dans les données sismiques en temps réel que les chercheurs avaient associées à des tremblements de terre précédents. Le résultat a été une prévision hebdomadaire dans laquelle l’IA a prédit avec succès 14 tremblements de terre dans un rayon d’environ 200 milles de l’endroit où elle estimait qu’ils se produiraient et avec presque exactement la force calculée. Il a raté un tremblement de terre et a émis huit fausses alertes.
On ne sait pas encore si la même approche fonctionnera dans d’autres endroits, mais cet effort constitue une étape importante dans la recherche sur la prévision des tremblements de terre basée sur l’IA.
« Prédire les tremblements de terre est le Saint Graal », a déclaré Sergey Fomel, professeur au Bureau de géologie économique de l’UT et membre de l’équipe de recherche. « Nous ne sommes pas encore près de faire des prédictions sur n’importe quelle région du monde, mais ce que nous avons réalisé nous indique que ce que nous pensions être un problème impossible peut en principe être résolu. »
L’essai faisait partie d’un concours international organisé en Chine dans lequel l’IA développée par l’UT est arrivée première parmi 600 autres conceptions. L’entrée de l’UT a été dirigée par Yangkang Chen, sismologue du bureau et principal développeur de l’IA. Résultats du procès sont publiés dans la revue Bulletin de la Société Sismologique d’Amérique.
« Vous ne voyez pas de tremblements de terre arriver », a déclaré Alexandros Savvaidis, chercheur scientifique principal qui dirige le programme du réseau sismologique du Texas (TexNet), le réseau sismique de l’État. « C’est une question de millisecondes, et la seule chose que vous pouvez contrôler, c’est votre niveau de préparation. Même avec un taux de 70 %, c’est un résultat énorme qui pourrait contribuer à minimiser les pertes économiques et humaines et pourrait améliorer considérablement la préparation aux tremblements de terre dans le monde entier. »
Les chercheurs ont déclaré que leur méthode avait réussi en suivant une approche d’apprentissage automatique relativement simple. L’IA a reçu un ensemble de fonctionnalités statistiques basées sur les connaissances de l’équipe en matière de physique sismique, puis a été invitée à s’entraîner sur une base de données de cinq ans d’enregistrements sismiques.
Une fois entraînée, l’IA a donné ses prévisions en écoutant les signes de tremblements de terre imminents parmi les grondements de fond de la Terre.
« Nous sommes très fiers de cette équipe et de sa première place dans cette prestigieuse compétition », a déclaré Scott Tinker, directeur du bureau. « Bien sûr, ce n’est pas seulement l’emplacement et l’ampleur, mais aussi le timing qui comptent. La prévision des tremblements de terre est un problème insoluble, et nous ne pouvons pas exagérer la difficulté. »
Les chercheurs sont convaincus que dans les endroits dotés de réseaux de suivi sismique robustes, comme la Californie, l’Italie, le Japon, la Grèce, la Turquie et le Texas, l’IA pourrait améliorer son taux de réussite et affiner ses prévisions à quelques dizaines de kilomètres.
L’une des prochaines étapes consiste à tester l’IA au Texas, car l’État connaît un taux élevé de tremblements de terre mineurs et de magnitude modérée. Le TexNet du bureau héberge 300 stations sismiques et plus de six ans d’enregistrements continus, ce qui en fait un endroit idéal pour vérifier la méthode.
À terme, les chercheurs souhaitent intégrer le système à des modèles basés sur la physique, ce qui pourrait être important là où les données sont pauvres, ou dans des endroits comme Cascadia, où le dernier tremblement de terre majeur s’est produit des centaines d’années avant les sismographes.
« Notre objectif futur est de combiner à la fois la physique et les méthodes basées sur les données pour nous donner quelque chose de généralisé, comme chatGPT, que nous pouvons appliquer partout dans le monde », a déclaré Chen.
La nouvelle recherche constitue une étape importante pour atteindre cet objectif.
« Cela est peut-être loin, mais de nombreuses avancées comme celle-ci, prises ensemble, font avancer la science », a déclaré Tinker.
Plus d’information:
Omar M. Saad et al, Prévision des tremblements de terre à l’aide du Big Data et de l’intelligence artificielle : une étude de cas en temps réel de 30 semaines en Chine, Bulletin de la Société Sismologique d’Amérique (2023). DOI : 10.1785/0120230031