Může AI přesně předpovědět zemětřesení 72 hodin předem z dat o seismické a atmosférické aktivitě ?

Mohou pokroky v umělé inteligenci, trénované na seizmických a atmosférických datech, spolehlivě předpovídat zemětřesení až tři dny před jejich výskytem? Sázky jsou obrovské – včasná varování by mohla celosvětově změnit připravenost na katastrofy. Co však o této možnosti říká věda?

Background

Předpověď zemětřesení zůstává jedním z nejobtížnějších problémů v geovědách. Tradiční metody se spoléhají na statistickou analýzu historické seismicity, geodetická měření deformace zemské kůry a předzvěstné signály, jako jsou předtřesy, žádná z nich však nepřinesla spolehlivé krátkodobé předpovědi (řádově dny až týdny) před významnými událostmi (Jordan et al., 2011; Geller et al., 1997; Lomnitz, 1994).

V posledních letech byly zkoumány přístupy založené na strojovém učení (ML) k odhalování jemných, nelineárních vzorců v seismických datech, které mohou předcházet zemětřesením. Studie využívaly rozsáhlá data z hustých seismických sítí k trénování hlubokých neuronových sítí schopných identifikovat anomálie ve vlnových charakteristikách, jako je časové shlukování, spektrální obsah nebo změny b-hodnot (DeVries et al., 2018; Mignan et al., 2021). Některé modely hlásí zlepšený výkon při předpovídání následných otřesů nebo detekci varovných signálů na regionální úrovni (např. Perol et al., 2018; Zhang et al., 2021). Fyzikální interpretovatelnost těchto anomálií však zůstává předmětem diskusí a přísné, prospektivní validace napříč různými tektonickými prostředími jsou omezené (van der Elst et al., 2021).

Zahrnutí atmosférických dat – jako jsou poruchy ionosféry (např. anomálie celkového elektronového obsahu), emise radonu nebo anomálie v tepelné infračervené oblasti – bylo navrženo jako potenciální předzvěstné indikátory, vycházející z anekdotických pozorování a případových studií (např. Pulinets & Ouzounov, 2011). Satelitní monitorování (např. GOES, Swarm) umožnilo širší prostorové pokrytí těchto signálů a některé modely ML se pokusily sloučit seismická a atmosférická data za účelem zvýšení prediktivní schopnosti (např. Akhoondzadeh & Di Mauro, 2022). Mechanismy spojující atmosférické změny s tektonickým napětím však zůstávají spekulativní a robustní důkazy o kauzálních souvislostech chybí (Thomas et al., 2017; Dautermann et al., 2007).

Navzdory anekdotickým zprávám a izolovaným případovým analýzám geofyzikální komunita obecně zastává názor, že neexistuje validovaná metoda pro předpověď času, místa a magnitudy zemětřesení s dostatečnou přesností, která by ospravedlnila veřejná varování (např. editorial Nature, 2018). USGS výslovně uvádí, že spolehlivá krátkodobá předpověď není s ohledem na současné znalosti a technologie možná (USGS, 2023). I když AI může zlepšit detekci jemných vzorců, přetrvává skepse ohledně toho, zda tyto vzorce představují skutečné předzvěsti, či pouze zdánlivé korelace (např. Mignan, 2016). Hranice tak spočívá v odlišení signálu od šumu – a v zajištění toho, aby jakýkoli údajný prediktivní signál mohl být prospektivně validován za slepých podmínek napříč různými seismickými režimy.

Krátkodobá předpověď zemětřesení – definovaná jako předpověď konkrétní události několik hodin až dní předem – zůstává jedním z nejnáročnějších cílů seismologie. Od 70. let 20. století vědci zkoumají vztahy mezi geofyzikálními a atmosférickými signály (např. elektromagnetické anomálie, emise radonu nebo poruchy ionosféry) a blížícími se otřesy, avšak rozsáhlá, prospektivně validovaná data pokrývající celé 72hodinové období jsou vzácná. Statistické studie tvrdící, že mají schopnost předpovědi na tomto časovém horizontu, často neobstojí při přísném testování na vzorcích mimo vzorek nebo nebyly replikovány napříč různými tektonickými prostředími. Modely hlubokého učení zpracovávající kontinuální proudy seismických a meteorologických dat prokázaly slibné výsledky na retrospektivních datech – někdy hlásí zdánlivá zlepšení v metrikách krátkodobé předpovědi – tyto pokroky se však dosud nepřenesly do provozních systémů schválených hlavními geologickými průzkumy. Absence všeobecně přijímaného fyzikálního mechanismu spojujícího atmosférické signály s nukleací poruchy nadále omezuje vývoj spolehlivých, generalizovatelných předpovědí na třechdenním horizontu.

— Vydáno 15. května 2026