Ученые создали детализированную 3D-модель вулкана Вулкано с помощью ИИ и сейсмических данных

Совместная команда ученых из Женевского университета и Национального института геофизики и вулканологии (INGV) Италии представила детализированную трехмерную модель внутреннего строения вулкана Вулкано, расположенного у побережья северной Сицилии. Этот новаторский проект, опубликованный в журнале Nature Communications, стал возможен благодаря интеграции сейсмических данных, полученных с помощью около 200 портативных сейсмических датчиков, развернутых по всей территории острова, с передовыми методами искусственного интеллекта (ИИ).

Вулкан Вулкано, активность которого наблюдается на протяжении как минимум двух тысячелетий, с 2021 года демонстрирует усиление взрывной активности. Для изучения сейсмической энергии, высвобождаемой во время извержений, исследователи в течение месяца регистрировали естественные колебания земной поверхности. Собранные массивы данных были обработаны на суперкомпьютере Женевского университета под названием "Yggdrasil".

Полученная 3D-модель обеспечивает точную реконструкцию внутреннего строения вулкана, демонстрируя, как разломы у основания вулкана функционируют как "водопроводная система" для магмы и гидротермальных флюидов. Этот метод, известный как сейсмическая томография по шумам, позволяет исследовать внутреннюю структуру вулканов с высоким разрешением, используя естественные сейсмические сигналы.

Искусственный интеллект, в частности нейронные сети, играет ключевую роль в обработке и интерпретации этих данных, выявляя сложные закономерности и динамику вулканических систем. Хотя результаты пока не позволяют точно предсказывать извержения, они представляют собой значительный шаг вперед в понимании внутренней динамики вулканов. Интеграция автоматизированных станций с ИИ может способствовать мониторингу вулканических систем по всему миру в режиме реального времени, что позволит разрабатывать динамичные и адаптивные планы эвакуации.

Дуглас Штумпп, ведущий автор исследования, подчеркнул, что обработка данных сейсмической томографии по шумам в реальном времени с помощью нейронных сетей может позволить анализировать поведение каждого участка по мере его развития. Исследование подчеркивает потенциал сочетания передового сейсмического мониторинга с искусственным интеллектом для углубления нашего понимания вулканического поведения и совершенствования стратегий оценки и смягчения рисков.