Het is nog niet mogelijk om aardbevingen te voorspellen, maar de analyse van verschillende soorten seismische gegevens stelt wetenschappers in staat om vast te stellen waar en wanneer elk type aardbeving is ontstaan, en dus beter te begrijpen wanneer en waar tektonische slip kan optreden via schadelijke aardbevingen. Tienduizenden seismische stations over de hele wereld registreren continu lokale seismische activiteit, met een output die veel verder gaat dan wat wetenschappers kunnen verwerken. Hier, onderzoekers van de Northwestern University hebben er meer dan 2 gebeld, 000 burgerwetenschappers te hulp voor de crowd-based analyse van seismische opnamen, omgezet in audiovisueel formaat, via het programma Earthquake Detective op het Open-Science platform Zooniverse. Ze laten zien dat burgers minstens zo nauwkeurig zijn als machine learning, en kan zelfs tektonische trillingen identificeren, wat voorheen alleen mogelijk was voor getrainde professionals. De resultaten worden vandaag gepubliceerd in Grenzen in aardwetenschappen .

"Mijn doel was om hulp te krijgen bij het detecteren van deze speciale seismische gebeurtenissen, omdat ik me overweldigd voelde door de snelgroeiende berg gegevens die ik aan het onderzoeken was voor mijn promotieonderzoek. " zegt hoofdauteur Vivian Tang, een afgestudeerde student aan de afdeling Aard- en Planetaire Wetenschappen van de Northwestern University, Illinois. "Met Zooniverse en het Earthquake Detective-team, we bieden mensen overal een eenvoudige en boeiende manier om verder wetenschappelijk onderzoek te helpen."

Na het voltooien van een tutorial en oefensessie, elke burgerwetenschapper werd gevraagd om te luisteren naar een willekeurige selectie uit 2, 467 opnamen vastgelegd door seismische stations in Alaska, onderdeel van de VS-reeks stations in Noord-Amerika. Naast de audiogegevens werden visuele sporen getoond. Elke opname kwam overeen met de eerste 2, 000 seconden (maar 800 keer versneld tot hoorbare frequenties) na de geschatte aankomst op elk station van de oppervlaktegolven van een van de 30 bekende grote aardbevingen die ergens in de wereld plaatsvonden tussen 2013 en 2018. Wanneer de golf van een verre aardbeving een seismisch actieve locatie zoals Alaska, waar de tektonische plaat in de Stille Oceaan onder de Noord-Amerikaan schuift, het kan lokale seismische gebeurtenissen veroorzaken, zoals kleinere aardbevingen of tektonische trillingen, die reeksen zijn van duizenden langzame, kleine trillingen diep in de aardkorst die dagen of weken kunnen aanhouden. Tremoren werden voor het eerst ontdekt in 2001 en zijn sindsdien een belangrijk onderzoeksfocus geworden, omdat ze ons laten zien waar tektonische slip optreedt zonder aardbevingen, toch wordt gedacht dat ze een rol spelen bij het ontstaan ​​van aardbevingen.

Elke opname werd gepresenteerd aan tien verschillende burgers, die het moest classificeren als een aardbeving, tremor, achtergrondgeluid, of geen van bovenstaande. Versneld, de seismische opnames van aardbevingen klinken typisch als een dichtslaande deur, terwijl trilling klinkt als een trein die over spoorrails rijdt, en achtergrondgeluid kan klinken als fluitende wind, rimpelende aluminiumfolie, of radio statisch. De onderzoekers gebruikten het aantal burgers dat het eens was over elke classificatie als maatstaf voor de mate van consensus. Een selectie van de dataset werd ook geclassificeerd door getrainde seismologen onder de auteurs, terwijl de output van een machine learning-algoritme dat speciaal door hen is ontwikkeld om aardbevingen te identificeren, werd gebruikt als maatstaf voor de prestaties van de burgers. Kunstmatige intelligentie is er nog niet in geslaagd om tektonische trillingen te identificeren, die tot de huidige studie, waar burgers deze taak met succes onder de knie hebben, kon alleen worden herkend binnen seismische gegevens door seismologen.

Over 91% van de geteste opnames kwamen de burgers tot een collectieve beslissing. Er was meer consensus bij het classificeren van aardbevingen (74% van de opnames met deze collectieve beslissing bereikte de vooraf ingestelde drempel van 40% stemmen voor de meerderheidsclassificatie) dan voor tremor (51%) en achtergrondgeluid (66%). Toen hun collectieve beslissing werd vergeleken met de juiste classificatie, zoals bepaald door de professionele wetenschappers, de burgers waren gezamenlijk 85% nauwkeurig in het identificeren van aardbevingen, hoger dan de 76% nauwkeurigheid van het machine learning-algoritme.

De auteurs concluderen dat burgerwetenschappers een grote bijdrage kunnen leveren aan de seismologie, waardoor wetenschappers veel meer gegevens kunnen verwerken dan ze ooit alleen zouden kunnen, zo helpen ze processen diep in de aardkorst beter te begrijpen en aardbevingen met grotere precisie te voorspellen. Het vermogen van de burgers om samen trillingen te identificeren, wat kunstmatige intelligentie nog niet kan, zal vooral waardevol zijn voor het veld.

"Aardbevingsdetective kan een hulpmiddel zijn voor andere onderzoekers op dit gebied die geïnteresseerd zijn in het ontvangen van input van een indrukwekkende groep vrijwillige wetenschappers. We moedigen deze onderzoekers ten zeerste aan om ons te wijzen op seismogrammen die ze graag geclassificeerd zouden willen zien, zodat we ze kunnen opnemen in Earthquake Detective, en geef de vrijwilligersclassificaties terug aan de onderzoekers, ' zegt Tang.