Ученые уже давно работают над концепцией хранения выбросов углекислого газа под землей, однако подходящие для этого пустоты обнаружить непросто – сейсмическое поле планеты создает помехи низкочастотным волнам.
Возможно, команде из Массачусетского технического института удалось найти решение благодаря алгоритмам искусственного интеллекта. Исследователи создали систему машинного обучения, в которой на основе данных о землетрясениях можно с точностью оценить низкочастотные волны и получить карту подземного ландшафта.
Команда подчеркивает, что ключевой аспект новой системы – метод обучения. Нейросеть обучили обнаруживать «скрытые закономерности» во фрагментах высокочастотных данных симулированных землетрясений. Впоследствии искусственный интеллект воспользовался полученными данными, чтобы «заполнить» отсутствующие низкие частоты. В результате получилась алгоритмическая система, которая в определенных условиях способна прогнозировать низкие частоты, повышая точность подземного картографирования.
Важно понимать, что разработка пока не готова к внедрению – качество работы алгоритма зависит от доступных для обучения данных, и система может не справиться с анализом землетрясений с радикально отличными параметрами. В реальном мире нейросети нужно будет «понимать» любые землетрясения и данные подземных исследований. На текущем этапе ученые не готовы к практическим испытаниям разработки вне лаборатории.
Тем не менее, разработку можно назвать многообещающей, она действительно могла бы помочь улучшить экологическую ситуацию за счет подземного хранения углекислого газа. Кроме того, данные системы могут позволить обнаружить геотермальную энергию, таким образом, сокращая производство вредных выбросов. В любом случае, было бы важно лучше понять структуру нашей планеты – с помощью более точных карт ученым будет проще объяснить уникальные природные явления.
Комментарии
(0) Добавить комментарий