Эксперты из Google и Гарвардского университета опубликовали результаты совместного исследования, в ходе которого обучили нейросеть прогнозировать землетрясения точнее сейсмологов, передает "Ъ".
В процессе обучения нейросети ученые загрузили в базу данных информацию о 199 землетрясениях и 131 тыс. повторных сейсмических толчков (афтершоки). При обучении нейросети помимо стандартной информации о местоположении и мощности толчка использовались данные о максимальном изменении напряжения сдвига и критерий Крамера-Мезеса.
В результате удалось получить алгоритм, точность прогноза которого составляет 0,849 (по шкале от 0 до 1). При этом классический метод прогнозирования землетрясений на основе Кулоновского критерия справился с задачей лишь на 0,583.
