«Engineered Science» журналына «Predicting the Likelihood of an Earthquake by Leveraging Volumetric Statistical Data Through Machine Learning Techniques» атты, қазақшаласақ «Көлемді статистикалық деректерді машиналық үйрету әдістерін пайдалану арқылы жер сілкінісінің ықтималдылығын болжау» тақырыбында ғылыми мақала жарияланды. Өткен жылы қарашада жарық көрген көлемді материалда жыл бойы жүргізілген ғылыми зерттеудің барысы, нәтижелері көрсетілген.
PhD Марат Нұртас бастаған, Жұмабек Жантаев, Айжан Алтайбек, Серік Нұрақынов, Нұрбапа Мекебаев, Қадыржан Шияпов, Берік Ысқақов, Айжан Ыдырыс қостаған зерттеушілер тобы жас ғалымдарға арналған 2021–2023 жылдардағы гранттық қаржыландыру негізінде жүргізілген зерттеуде жасанды интеллектінің көмегімен жер сілкінісін болжап көріпті. Нәтижесінде, кейінгі 100 жылдағы жер сілкіністерін негізге ала отырып, Алматыдағы жер сілкінісіне әсер еткен оқиға ошағын барынша дәл болжаған екен.
Авторлар аталған ғылыми мақаланың аннотациясында: «Бұл зерттеу жұмысы жалпыға қолжетімді сейсмикалық деректер базасынан алынған өткен ғасырдағы маңызды жер сілкіністерін қамтитын деректер жиынтығының талдауын ұсынады. Деректер жинағы географиялық координаттар, магнитудалар және тарихи жер сілкіністерінің тереңдігі сияқты маңызды ақпаратты қамтиды. Мұндағы мақсат – алда болуы мүмкін алты немесе одан жоғары балдық сейсмикалық оқиғаларды алдын ала анықтайтын болжамды модельдер жасауға машиналық үйрету әдістерін пайдалану», деп жазыпты.
Жер сілкінісі – қашан болатынын дәл, анық білу мүмкін емес, бірақ болжауға келетін, әдетте таулы аймақтарда болатын табиғи құбылыс. Иә, болжауға болады дегеніміздің мәнісі бар. Мысалы, нидерландтық сейсмолог Фрэнк Хугербитс былтыр ақпан айында болған Түркиядағы алапат зілзаланы үш күн бұрын болжаған. Сейсмолог Ф.Хугербитс Twitter-дегі парақшасында: «Түркияның оңтүстігінде, Иорданияда, Сирияда және Ливанда 7,5 балдық жер сілкінісі болады. Күштілігі алты магнитудадан жоғары сейсмикалық дүмпу 4 – 6 ақпан аралығында болуы мүмкін» деп жазған. Айтқаны келді. Әлбетте бұлай дәл болжауға жақсы тәжірибе, білім мен мықты техникалық жағдай керек. Табиғатқа, тіршілікке етене жақын ата-бабамыз бұрын ауа райын, қыстың қатты я жылы, жауын-шашынның аз немесе көп болатынын, түрлі қауіп-қатерді алдын ала жорамалдап отырған. Халық арасындағы тәжірибеден қалған дүние ғылымда әлі күнге пайдаланылып келеді, сейсмобиология деп аталатын ғылымның бағыты осы сөзімізді айғақтайды. Сейсмобиологияда жер сілкінісін жануарлар мен жәндіктер арқылы болжайды. Айталық, 1975 жылы Қытайдың Хайченг қаласында жыландар жылы орнын тастап көше бастаған, оған қоса ауладағы тауық-қаз шулап, егеуқұйрықтар інінен шығып, құдықтардағы су көтерілген. Тосын құбылысқа назар аударған шаһар билігі тұрғындарды қауіпсіз жерге көшіріп, бір жарым айдан кейін болған 7 балдан асатын жер сілкінісінен жұртты аман алып қалыпты. Ал қазір техника да, технология да, ғылым да дамып келеді. Оның нәтижелерін қолдану адамзатты өркениетке бағыттап қана қоймай, алапат апаттардан сақтайды. Сондай заманауи әдістің бірін жоғарыда аталған бір топ отандық зерттеуші әзірлеп отыр. Өткенде Алматыдағы дүмпудің негізгі себебі делінген, үйлер құлап, адам өлген, қуаты жеті балдан асатын жер сілкінісі болған Қытайда ғалымдарымыздың ғылыми мақаласы қызу талқыланып, бір түнде екі мың рет жүктеліпті.
Зерттеушілер аталған мақалада: «Біз Еуразия континентіндегі 1900 жылдан 2023 жылдың 3 мамырына дейін тіркелген жер сілкіністері жөніндегі деректі жинадық. Нәтижесінде, магнитудасы 2,9-дан 8,02-ге дейінгі 6997 оқиға тіркелді. Зерттеуімізде әртүрлі машиналық үйрету әдістерін қолдана отырып, болашақтағы ықтимал жер сілкіністерін болжау үшін мақсатты аймақтың бір ғасырдан асатын тарихи статистикалық деректеріне кең талдау жасалды. Дегенмен біз пайдаланған үлгілердің ешқайсысы 80%-дан жоғары дәлдікке қол жеткізе алмады. Бұл есептеу модельдерінің жетістігі – геологиялық параметрлердің кең ауқымын және елеулі уақыт кезеңдерін қамтитын жан-жақты, жоғары сапалы деректер жиынтығының болуына аса тәуелді. Модельдер нақты болжамдар жасау үшін емес, ықтималдықтарды есептеу және тәуекелді көрсететін үлгілерді анықтау үшін әзірленген. Біздің зерттеуіміз жер сілкінісінің орнын, күшін немесе уақытын болжау сияқты нақты тапсырмаларға үлгілерді бейімдеудің маңыздылығын, сондай-ақ нақты өнімділік көрсеткіштерінің қажет екенін білдіреді», деп жазыпты.
Авторлар оқырмандар мен зерттеушілерге бұл қорытындыларды абайлап түсіндіруді және үздіксіз зерттеулер арқылы ұдайы жетілдіруді қажет ететін болжамды түсініктер ретінде қарастыруға кеңес береді. Аталған зерттеу машиналық үйрету алгоритмдерін геологиялық талдаумен біріктіретін синергетикалық тәсілді қолай көреді. Бұл бірлескен күш жер сілкінісі қаупін бағалаудың дәлдігін жақсартуға және ықтимал қате болжамдардың әсерін азайтуға бағытталған.
Біз осы ғылыми зерттеудің бас авторы Марат Нұртасұлымен тілдестік.
«Мен негізі сейсмолог емес, математикпін, оның ішінде қолданбалы математика маманымын. Яғни математиканы жер сілкінісі секілді түрлі қолданбалы салада қолданудың жолдарын, әдістерін зерттеймін. 2016 жылы жер астындағы түрлі қабаттың динамикасын зерттеу төңірегінде докторлық диссертация қорғадым. Университетте сабақ бере жүріп, осы тақырыбымды тереңдетіп, тек танымдық тұрғыда зерттей бердім. 2019 жылы Америкада «Болашақ» бағдарламасымен тағылымдамадан өттім, осы кезде жасанды интеллект, соның ішінде data science – деректерді өңдеу саласына келдім. Сол уақыттан бері барынша осы тақырыпқа дерек жинадым, тіпті магистранттарыма жер динамикасына қатысты бірнеше диссертация да қорғаттым. Бірақ мұның бәрі жеткілікті және қолданбалы деңгейдегі терең ғылыми зерттеу болмады. Тереңірек зерттеуді Алматыдағы Ионосфера институтында жасадым», деді М.Нұртасұлы.
Оның айтуынша, аталған институтта еңбек ететін ионосфера және сейсмология саласындағы білікті ғалым, академик Жұмабек Жантаев оны қолдап, сейсмолог ретінде зерттеуге қажетті нақты аумақтарды көрсетіп берген. 1900 жылдан бері жұмыс істеп келе жатқан «U.S. Geological Survey» (USGS) АҚШ Геологиялық қызмет қорында ұйым құрылғаннан осыған дейін болған әлемдегі жер сілкіністерінің деректері сақталған. Сол қызмет қорындағы тек Еуразия құрылығына қатысты жер сілкіністері туралы деректер саны 37 мыңнан асып кетіпті.
«Дерек өте көп болды, сондықтан біз 6 балдан төмен жер сілкіністері туралы деректерді алып тастап, 6700-ге азайттық. Бұл деректер жер сілкіністерінің қаншалықты тереңдікте болғаны, магнитудасы, толқын түрлері сынды 22 параметр бойынша ақпарат береді, яғни жер сілкінісін зерттеу, анықтау үшін осыншама параметр қажет болады. Ал енді зерттеуімізге арқау болған 1923–2023 жылдардағы 6700 жер сілкінісін 22 параметрге көбейтіңіз, қаншама деректі қорытқанымызды білесіз. Оны әрине жай компьютер есептей алмайды. Мен қосымша IT университетте қауымдастырылған профессор болып жұмыс істеймін, сол оқу орнының зертханасындағы әлеуеті жоғары компьютердің көмегімен деректерді өңдедік. Мachine learning – машиналық үйрету әдісімен жасанды интеллектіге 100 жылдық тәжірибені деректер арқылы үйретіп шығардық. Нәтижесінде, машиналық үйретудің модельдерін құрдық. Осы модельдер арқылы жер сілкіністерінің ошақтарын анықтадық. Яғни жасанды интеллект біздің деректерді машиналық оқыту әдісімен үйретуіміз арқылы 100 жылдық тәжірибе жинап, болашақта болуы мүмкін жер сілкіністерін болжады. Кешегі Қытайда болған, дүмпуі Алматыға жеткен жер сілкінісі осылай болжанып, ғылыми зерттеуіміздегі картаға енгізілген еді. Шын мәнінде біз жер сілкінісін болжаған жоқпыз, бірақ кішкене ғана мақаламызда, зерттеуімізде «100 жылдық тарихи деректерді өңдеу арқылы олардың арасындағы маусымдық қайталанулар бола ма?» деген сұраққа жауап беруге тырыстық. Нәтижесінде, шынымен үлкен деректер қоры болған жағдайда белгілі бір маусымдық қайталану заңдылықтары болатынын байқадық», дейді ғалым М.Нұртасұлы.
Отандық ғалымның пікірінше, мақаланың ең басты жетістігі ретінде алты балдан кем емес жер сілкінісі болатын ықтимал орынды көрсетуін атауға болады және оның нәтижесін Алматыдағылар бастан өткізді. Бұл – үлкен зерттеудің басы ғана. Болашақта ғалымдар тереңдей келіп, нақты уақытын, қайталану жиілігін көрсете алатын деңгейге ұмтылып жатыр. Жоғарыдағы жетістікке, деңгейге жету үшін жасанды интеллектіге әлі көп нәрсені үйрету керек. Оған қордағы деректер жеткіліксіз, сейсмологтер мен геологтердің қолы, көмегі, олар жасайтын жұмыстардың, зерттеулердің, мысалы, жердің астын түсірген томографиялық суреттердің нәтижелері керек. Процентилі жоғары ғылыми журналда жарияланған ғылыми мақала алдағы уақытта «Scopus» базасына шығады. Шықпай тұрып осыншама мәрте жүктеліп, талқыланып жатыр. Ал кең ауқымда қолжетімді болса, қаншама талқылауға түсетінін болжай беріңіз. Ғылымда шекара жоқ деген осы.
