Google et Harvard utilisent l’intelligence artificielle pour prédire les répliques des séismes

Les tremblements de terre ont ceci de terrible qu'après la première secousse, des répliques surviennent souvent et causent des dégâts considérables. Celles-ci sont très difficiles à anticiper.

Un tremblement de terre, quelle que soit sa puissance, peut avoir en lui-même de terribles conséquences sur la région qu’il frappe. Les répliques peuvent aussi malheureusement s’avérer très dangereuses, parfois même plus que la première secousse. Celles-ci viennent souvent achever des structures déjà fragilisées par la secousse précédente…

L’intelligence artificielle pour prédire les répliques des tremblements de terre

Les scientifiques disposent aujourd’hui de modèles numériques aidant à “prédire” l’arrivée de répliques mais dans un nouveau papier publié dans Nature, Google et Harvard dévoilent le résultat de leurs travaux conjoints. En utilisant l’intelligence artificielle, ils espèrent pouvoir mieux prédire ces répliques. Pour ce faire, les chercheurs ont entraîné un réseau de neurones à détecter des schémas particuliers dans une base de données de plus de 131 000 séismes.

Ensuite, ils ont fait travailler ce réseau de neurones sur une base de 30 000 événements similaires pour voir si l’algorithme était capable d’identifier les répliques. Selon leurs premiers tests, ce modèle est plus efficace que le modèle existant utilisant notamment la théorie de Mohr-Coulomb. Le score obtenu varie entre 0 et 1, avec 1 indiquant un modèle exact.

Un algorithme prometteur signé Google et Harvard

L’intelligence artificielle de Google et Harvard a obtenu un score de 0,849 contre “seulement” 0,583 pour le modèle basé sur Coulomb. Cela étant dit, ce modèle basé sur l’IA est encore loin d’être prêt à officier sur le terrain. Apparemment, il ne fonctionne que sur des répliques causées par des modifications permanentes sur le sol, ce que les experts appellent stress statique. Pour l’heure, il est encore trop lent pour fonctionner en temps réel mais les résultats déjà obtenus sont prometteurs. Espérons qu’il puisse être suffisamment amélioré pour se révéler très utile en toutes circonstances.