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1 algorithme de machine learning pour prédire les tremblements de terre ?

Les tremblements de terre sont une véritable menace pour l’Homme. Quelques 10.000 personnes meurent chaque année dans des tremblements de terre. Plus de 230 000 personnes sont mortes dans le tsunami qui a suivi le séisme de magnitude 9 sur la côte de Sumatra en 2004. Plus de 200 000 morts en Haïti en 2010 après que le pays ait été touché par un tremblement de terre de magnitude 7 sur l’échelle de Richter. Et on estime que plus de 800.000 chinois sont morts dans un tremblement de terre en 1556. Voilà pourquoi disposer d’un moyen de prévoir des tremblements de terre avec précision serait extrêmement précieux.

Bertrand Rouet-Leduc au Los Alamos National Laboratory au Nouveau-Mexique et ses collègues ont fait une découverte remarquable. Ils ont développé un algorithme d’apprentissage machine (machine learning) pour détecter les signaux indiquant qu’un tremblement de terre simulé en laboratoire est sur le point d’émettre en utilisant seulement les sons sous tension. L’équipe est prudente quant à l’utilité de la nouvelle technique pour des tremblements de terre réels, mais le travail ouvre de nouvelles perspetives de recherche dans ce domaine.

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A propos MNB

Ingénieur en technologie de l'information, passionné par l'innovation et la singularité. Co-fondateur du think tank virtuel Paris Singularity.

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