Un projet ambitionne d’identifier les signaux annonciateurs de grands séismes à l’aide de l’intelligence artificielle. Son enjeu est de taille, il vise à améliorer la rapidité et la fiabilité des systèmes d’alerte sismique et tsunami.
Même si aujourd’hui il est impossible de prédire la date et l’heure d’un séisme, des systèmes d’alerte existent. Ils se déclenchent dès que les premières ondes sismiques atteignent les capteurs les plus proches de l’épicentre. Ces systèmes donnent ainsi quelques secondes aux habitants des villes alentours pour se préparer aux secousses.
EARLIexplore la faisabilité d’un système d’alerte précocedes séismes basé sur un signal qui précède les ondes sismiques. Ce signal est appelé « PEGS » (Prompt Elasto-Gravity Signal). Pour l’équipe du projet, le défi consiste à développer un algorithme de Machine Learning apte à identifier ces « PEGS ».L’algorithme d’EARLI devra en déduire quasi-instantanément une estimation de la magnitude et de la localisation du séisme. Ces estimations ultra-rapides pourraient être d’une importance cruciale pour activer des procédures de sécurité adéquates (arrêt des trains, etc.)
Détecter des signaux précurseurs à l’aide du Machine Learning
Un autre volet du projet consiste à explorer la possibilité de prévoir à plus long terme les tremblements de terre. A la différence des prévisions météorologiques, nous n’avons pas de prévision utilisable pour les séismes. Les algorithmes de Machine Learning pourraient être un outil de prédiction fiable pour anticiper sur le long terme ces évènements naturels. Pour y parvenir, Quentin Bletery, programme d’adapter les algorithmes développés pour les « PEGS », selon le site univ-cotedazur.fr.
Leur mission sera de détecter des signaux précurseurs de grands séismes. Pour ce faire, les données de sismomètres enregistrant les vibrations du sol seront scrutées, en continu, par les algorithmes de Machine Learning. Les données collectées pourraient décelées de nouveaux signaux encore plus précoces précédant l’initiation des séismes. Cet objectif est extrêmement ambitieux car il repose sur l’existence hypothétique de tels signaux.
