Toujours imprévisibles, les tremblements de terre peuvent soulever d'innombrables questions majeures en ce qui concerne les préventions. De nombreuses recherches et études ont déjà été donc effectuées autour de la prévention des séismes en se focalisant par exemple sur les perturbations électromagnétiques, sur les secousses prémonitoire, ou encore sur le comportement des animaux, mais tout sans réel succès. Cette fois ci, c'est une équipe de chercheurs californiens du laboratoire national de Los Almos qui vont concevoir Une machine intelligente afin de trouver des signaux communs aux séismes. Baptisé " machine learning " cette machine innovante a pour but de trouver les signaux communs et d'anticiper ces tremblements de terre.
Efficacité sur la prévention des séismes
Selon Paul Johnson, géo-physiciste au laboratoire national de Los Alamos en Californie, la machine learning pourrait bien venir à la rescousse. Bien évidemment, cette affirmation s'appuie sur des idées bien fondées. Cette machine est actuellement en phase de test avec des tremblements de terre en laboratoire.
Les chercheurs fournissent des données brutes à la machine. Parmi celles-ci sont incluses les mesures prises du début à la fin des tremblements de terre simulés. Les données reçues permettent à l'algorithme de la machine, étant plus puissante que le cerveau humain, de repérer d'éventuels signaux annonçant une catastrophe. Elle les présente à travers des schémas et divers signaux.
![« Machine learning » : anticiper les tremblements de terre grâce à l’IA « Machine learning » : anticiper les tremblements de terre grâce à l’IA](http://media.paperblog.fr/i/840/8400710/machine-learning-anticiper-tremblements-terre-L-PXj2Au.jpeg)
Des informations plus précis grâce à l'IA
L'équipe de Paul Jojhson prévoit encore plus pour la machine learning. Toujours dans le domaine de la détection des tremblements de terre, les chercheurs espèrent également à l'avenir se servir de données plus étendues. En effet, hormis les magnitudes, les lieux ainsi que le temps, dont l'équipe a l'habitude d'avoir accès, ils souhaitent travailler avec une base assez large en laboratoire. De cette manière, les résultats seront aussi probants avec des présages encore plus sûrs et plus précis
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