Étiquette : algorithme

L’intelligence artificielle arrive en volcanologie // Artificial intelligence arrives in volcanology

Des scientifiques de l’Université de Grenade ont développé un algorithme d’apprentissage automatique très précis censé prévoir les éruptions volcaniques. [L’apprentissage automatique (machine learning en anglais) est un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d’« apprendre » à partir de données, via des modèles mathématiques].

Les travaux de ces scientifiques, publiés récemment dans Frontiers in Earth Science, montrent que cette technologie peut permettre de mieux comprendre et prévoir l’activité volcanique. Au final, elle permettra une meilleure préparation aux catastrophes et réduira les risques volcaniques.
Les chercheurs ont analysé un vaste ensemble de données sismiques de l’Etna (Sicile) couvrant plusieurs décennies. En appliquant le modèle d’apprentissage automatique à des données historiques, ils ont pu identifier les signaux sismiques qui précédaient systématiquement les éruptions. La capacité prédictive de l’algorithme a ensuite été testée en utilisant des données sismiques plus récentes. On aboutit à un taux de précision impressionnant, de plus de 90 %.​  Les chercheurs insistent sur le fait que cette approche peut être appliquée à différents systèmes volcaniques à travers le monde.
En appliquant des techniques de traitement du signal aux enregistrements sismiques, les scientifiques ont fait apparaître quatre caractéristiques sismiques différentes, qui évoluent lorsque le système volcanique s’approche d’un épisode éruptif. Ils ont ensuite élaboré une matrice temporelle avec ces paramètres et attribué une étiquette à chaque instant temporel en fonction de l’état réel de l’activité volcanique (simple activité, situation pré-éruptive, situation éruptive). Restait à résoudre le problème du développement de systèmes d’alerte précoce transférables entre volcans. Pour cela, les auteurs de l’étude ont appliqué leur méthodologie à des bases de données associées à différents systèmes volcaniques, y compris des données concernant des épisodes explosifs et effusifs, enregistrées dans plusieurs scénarios volcaniques à conduits ouverts et fermés. Les volcans pris en compte sont l’Etna (Sicile), le Bezymianny (Kamchatka), Volcán de Colima (Mexique), le Mont St. Helens et l’Augustine. (États Unis).
On peut être optimiste quant à la capacité de l’algorithme d’apprentissage automatique à prévoir correctement les éruptions d’autres volcans actifs à travers le monde. Cette technologie peut faciliter l’approche des catastrophes en fournissant des alertes précoces et en permettant aux autorités de mettre en œuvre des plans d’évacuation et de prévoir d’autres mesures de sécurité.
L’étude montre le potentiel de l’apprentissage automatique et d’autres avancées technologiques dans la recherche géophysique. La capacité des algorithmes d’apprentissage automatique à analyser des informations complexes et à identifier des modèles cachés peut être utilisée dans un large éventail d’applications des sciences de la Terre, notamment la prévision des séismes et la modélisation climatique. Les chercheurs vont maintenant s’efforcer d’améliorer leur modèle et de tester sa pertinence dans divers environnements volcaniques.

Référence:

Universal machine learning approach to volcanic eruption forecasting using seismic features – Pablo Rey Devesa et al. — Frontier in Earth Science, June 26, 2024 – https://doi.org/10.3389/feart.2024.1342468

Source : The Watchers.

Episode éruptif sur l’Etna (Photo: C. Grandpey)

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L’utilisation de l’intelligence artificielle dans la prévision volcanique et celle d’autres phénomènes naturels semble prometteuse. Cependant, il faut garder à l’esprit que l’intelligence artificielle fait partie de la science exacte alors que les éruptions dépendent des caprices de la Nature qui sont souvent imprévisibles !

Des progrès ont été réalisées au cours des dernières décennies en matière de prévision éruptive, mais il reste encore beaucoup à faire pour déjouer les traquenards mis sur le chemin des scientifiques par Dame Nature. L’intelligence artificielle permettra peut-être aussi un jour d’empêcher que des populations se fassent tuer par de puissants séismes.

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Scientists at the University of Granada developed a very accurate machine-learning algorithm for predicting volcanic eruptions. Their work, published recently in Frontiers in Earth Science, demonstrates how this technique can assist us in better understanding and forecasting volcanic activity, which is a crucial step toward increasing disaster preparedness and decreasing volcanic dangers.

The researchers analyzed a large dataset of seismic recordings from Mount Etna gathered over several decades. By training the machine learning model on historical data, they were able to identify seismic signals that consistently preceded eruptions. The algorithm’s prediction capacity was then tested against more recent seismic data, and it achieved an impressive accuracy rate of more than 90%.​  The researchers insist that it is transferable to different volcanic systems around the world.

By applying signal processing techniques on seismic records, the scientists extracted four different seismic features, which usually change their trend when the system is approaching an eruptive episode. Then, they built a temporal matrix with these parameters and defined a label for each temporal moment according to the real state of the volcanic activity (Unrest, Pre-Eruptive, Eruptive). To solve the remaining problem of developing early warning systems that are transferable between volcanoes, the authors of the study applied their methodology to databases associated with different volcanic systems, including data from both explosive and effusive episodes, recorded at several volcanic scenarios with open and closed conduits: Mt. Etna, Bezymianny, Volcán de Colima, Mount St. Helens and Augustine.

The machine learning algorithm’s performance in properly predicting eruptions bodes well for its application to other active volcanoes across the world. This technology can help with disaster planning by providing early warnings and allowing authorities to enact evacuation plans and other safety measures on time.

The study demonstrates the greater potential of machine learning and other such technological advancements in geophysical research. Machine learning algorithms’ capacity to analyze complicated information and identify hidden patterns can be applied to a wide range of earth science applications, including earthquake prediction and climate modeling. The researchers intend to enhance their model further and test its relevance to various volcanic environments.

Reference:

Universal machine learning approach to volcanic eruption forecasting using seismic features – Pablo Rey Devesa et al. — Frontier in Earth Science, June 26, 2024 – https://doi.org/10.3389/feart.2024.1342468

Source : The Watchers.

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The use of artificial intelligence in volcanic prediction and the prediction of other natural phenomena looks promising. However, onse should keep in mind that artificial intelligence is part of exact science whereas eruptions depend on Nature’s whims which can be unpredictable !

Progress has been made in recent decades in eruptive prediction, but much remains to be done to thwart the traps put in the path of scientists by Mother Nature. Artificial intelligence may one day make it possible to prevent populations from being killed by powerful earthquakes.

La Science peut-elle permettre la détection des nuages de cendre volcanique? // Can Science help detect volcanic ash clouds?

En 2010, l’éruption de l’Eyjafjallajökull en Islande a déclenché une vague de panique dans le ciel et les nuages ​​de cendre ont paralysé le trafic aérien dans une grande partie de l’Europe. Dans les années qui ont suivi, plusieurs tentatives ont été faites pour essayer de trouver des solutions afin d’éviter que semblable problème se reproduise à l’avenir. Cependant, aucun progrès significatif n’a été réalisé dans ce domaine. Si un autre énorme nuage de cendre devait envahir le ciel européen, il est fort probable que les avions seraient de nouveau cloués au sol.
Un article récemment publié sur le site web Science News explique qu’un nouvel algorithme pourrait «permettre de protéger les avions contre les dangereuses cendres volcaniques». On nous dit qu’il faut cinq à dix minutes à la cendre volcanique pour atteindre une hauteur de 11 kilomètres dans le ciel et se trouver ainsi sur les couloirs des vols  commerciaux, avec un risque certain pour les moteurs des aéronefs.
Les scientifiques ont mis au point un nouvel algorithme permettant d’identifier et de suivre rapidement la trajectoire des nuages ​​de cendre produits par les éruptions. Ils expliquent qu’en utilisant des images satellites, le programme peut mesurer la température, la hauteur et la trajectoire des nuages en l’espace de trois minutes environ.
En suivant les panaches de cendre quasiment en temps réel, les scientifiques peuvent alerter les autorités compétentes et leur conseiller de modifier les bulletins d’alerte concernant les cendres volcaniques ou de modifier les trajectoires de vol des avions se dirigeant vers des éruptions potentiellement dangereuses. La nouvelle technologie pourrait être particulièrement utile pour les volcans qui ne sont pas surveillés dans les régions qui se trouvent loin de tout. Il faut savoir que sur environ 1 500 volcans actifs dans le monde, moins de 10% sont surveillés.
L’algorithme numérise les images prises par les satellites météorologiques américains et japonais en orbite autour de l’équateur et qui enregistrent les images de vastes étendues de la Terre toutes les 30 secondes.
La difficulté consiste à faire la différence entre les types de nuages, par exemple entre les nuages éruptifs et la formation de gros nuages d’orages. Dans ce cas, l’algorithme analyse la «température de luminosité». En effet, lorsque des nuages ​​de cendre surchauffés montent dans le ciel, ils refroidissent rapidement à l’approche de la stratosphère.
Les chercheurs ont mis au point l’algorithme en se basant sur 79 éruptions volcaniques observées dans les données satellitaires de 2002 à 2017. Lorsque l’algorithme a utilisé des données de générations précédentes, il a pu identifier avec précision les nuages ​​de cendre dans environ 55% des cas. À l’aide de données provenant de satellites plus récents, le programme a repéré les nuages ​​dans près de 90% des cas.

Source: Science News.

L’article montre que des progrès ont été accomplis, mais mettre face à face la Science et la Nature peut être dangereux car la Nature n’est pas une science exacte. Je ne voudrais pas être dans un avion confronté aux 10% de nuages ​​de cendre qui n’ont pas été détectés par le programme scientifique décrit dans l’article!
Source: Science News.

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In 2010, the eruption of Eyjafjallajökull in Iceland sent a wave of panic in the skies and the ash clouds paralysed air traffic in a large part of Europe. In the years that followed, several attempts were made to try and find solutions in order to avoid similar problems in the future. However, no significant progress has been made. Should another huge ash cloud invade the European skies it is highly likely that the planes will be grounded again.

A recent article released on the website Science News explains us that a new algorithm could “help protect planes from damaging volcanic ash.” We are told that it takes five to ten minutes for volcanic ash to shoot 11 kilometres into the sky  and reach altitudes at which commercial jets cruise, and potentially harm their engines.

Scientists have developed a new algorithm that can identify and track explosive ash clouds soon after volcanoes erupt. They explain that by using satellite imagery, the program can measure the temperature, height and trajectory of the expanding clouds within about three minutes.

By tracking the ash plumes in near real time, scientists can alert aviation authorities if there is a need to alter any volcanic ash advisories or change the flight paths of any planes flying toward hazardous eruptions. The new technology could be especially useful for tracking unmonitored volcanoes in remote regions. Out of the roughly 1,500 active volcanoes across the globe, fewer than 10 percent are monitored.

The algorithm works by scanning images taken by U.S. and Japanese weather satellites that zip around the equator, snapping pictures of large swaths of the Earth as frequently as every 30 seconds.

The challenge is to tell the difference between different types of clouds. To distinguish the eruption of volcanic ash clouds and the formation of large thunderstorms, for example, the algorithm analyzes the “brightness temperature”. Indeed, as superheated ash clouds surge into the sky, they cool quickly as they near the stratosphere.

The researchers trained the algorithm on 79 volcanic eruptions seen in satellite data from 2002 to 2017. When the algorithm used data from earlier satellite generations, it accurately identified ash clouds about 55 percent of the time. Using data from newer satellites, the program spotted the clouds in nearly 90 percent of cases.

Source : Science News.

The article shows us that progress is being made, but confronting Science with Nature can be dangerous as Nature is by no means an exact science. I would not like to be in a plane confronted with the 10 percent of ash clouds that were not spotted by the scientific program described in the article!

Nuage de cendre produit par l’éruption de l’Eyjafjallajökull (Islande) en 2010 (Crédit photo: Wikipedia)