07/02/2014 - Réseaux neuronaux artificiels pour la prédiction des séismes

Menéame

Enquêteurs Université Pablo de Olavide, du NT2 Labs -Nikola Tesla New Technology Labs du Chili et de la République Université de Séville ont appliqué des techniques fondées sur l’extraction de données pour la découverte de modèles en séries temporelles deorigine sismique, et ainsi pouvoir prédire son occurrence.

En particulier, ils ont utilisé réseaux neuronaux artificiels pour prédire les tremblements de terre au Chili, l’un des pays les plus actifs dans la sismique mondiale, et dans la péninsule ibérique.

Les réseaux neuronaux artificiels sont un paradigme d’apprentissage et de traitement automatique inspiré par la façon dont fonctionne le système nerveux des animaux. Il s’agit d’un système d’interconnexion des neurones qui collaborent entre eux pour produire un stimulus de sortie.

Dans un article publié dans la revue Applied Soft Computing [1] montrent une méthode concrète, fondée sur l’application de réseaux neuronaux artificiels, qui ont été utilisés pour prévoir des tremblements de terre au Chili, l’un des pays les plus actifs dans le monde. Cette méthodologie, avec de légères modifications, a été appliquée avec succès aux deux zones les plus actives de la péninsule ibérique. Ses résultats ont été publiés en 2013 dans le magazine Tectonophysics [2]. Récemment, la méthodologie a été nettoyée et les résultats améliorés dans les deux zones, atteignant des taux de réussite supérieurs à 80%, grâce à l’application de techniques de sélection des attributs. Les résultats ont été publiés dans Knowledge-Based Systems [3].

Pour toute l’expérimentation, les chercheurs réalisent deux types de prévisions: la probabilité qu’un tremblement de terre soit d’une ampleur supérieure à une certaine valeur seuil, ainsi que la probabilité d’un tremblement dans un certain laps de temps. Dans les deux cas, on mesure la probabilité qu’elles se produisent dans les cinq ou sept jours, respectivement pour le Chili et pour la péninsule ibérique.

La précision de la méthode a été évaluée lors d’expériences rétrospectives. Le taux de réussite élevé est favorable à l’application de techniques d’extraction de données dans ce domaine., selon les chercheurs, et pose de nouveaux défis à relever.

Bien qu’il existe déjà sur le marché un certain nombre d’appareils qui détectent à l’avance la venue d’un tremblement de terre, aucun n’est aussi précis et n’a pas la possibilité d’élargir son développement ou de fournir des données analytiques. Francisco Martínez Álvarez, membre du groupe TIC-200: Systèmes intelligents et mines de données de l’Université Pablo d ’, à Olavide, affirme que ce modèle est capable de prédire les tremblements de terre avec une grande fiabilité, pour une incertitude temporelle de cinq à sept jours et avec une marge d’erreur spatiale de l’ordre d’environ 100 × 100 km².

Les chercheurs responsables de ce travail affirment également que la méthodologie développée pourrait être extrapolée à tout type de catastrophe naturelle, à condition que les données nécessaires soient fournies, ce qui serait très intéressant, par exemple, pour la prévision des tsunamis après un tremblement de terre, puisque le système de détection actuel, consistant en alarmes-senseurs placés dans des bouées installées en mer, ne prévient que quatre heures avant qu’il ne se produise. À l’heure actuelle, ils étudient également la possibilité d’extrapoler la méthodologie vers d’autres régions du monde, ayant déjà obtenu les premiers résultats positifs pour certaines régions de Chine et du Japon.

Les chercheurs étudient également la possibilité d’appliquer l’exploitation minière des données à la prévision des typhons, ce qui nécessite une analyse des données connexes, une évaluation de la pertinence et de l ’, extrapolation de la méthodologie, et donc des modifications appropriées.

[1] J. Reyes, A. Morales-Esteban, F. Martinez-Álvarez. Neural networks to predict earthquakes in Chile. Applied Soft Computing, vol. 13, pp. 1314-1328, 2013.

[2]  A. Morales-Esteban, F. Martínez-Álvarez, J. Reyes. Earthquake prediction in seismogenic areas of the Iberian Peninsula based on computational intelligence. Tectonophysics, vol. 593, pp. 121-134, 2013.

[3]  F. Martínez-Álvarez, J. Reyes, A. Morales-Esteban, C. Rubio-Escudero. Determining the best set of seismicity indicators to predict earthquakes. Two case studies: Chile and the Iberian Peninsula. Knowledge-Based Systems, vol. 50, pp. 198-210, 2013.

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