Tim naučnika je pomoću AI analize više od 2 miliona seizmičkih zapisa (1900–2024) identifikovao oko 175.000 PKP prekursornih signala i otkrio šest ranije nepoznatih nepravilnosti blizu granice jezgro‑plašt (~2.900 km dubine). Mala, ali prostorno rasprostranjena područja anomalija mogu uticati na nastanak mantle plume‑ova, potresa, cunamija i vulkanskih erupcija. Rezultati su objavljeni u Journal of Geophysical Research: Solid Earth i ukazuju na potrebu dodatnih studija koje kombinuju AI, seizmologiju i geodinamičke modele.
AI Otkrio Šest Ranije Nepoznatih Struktura Na Granici Jezgro‑Plašt — Mogu Uticati Na Potrese I Vulkanizam
Scientists Found Weird Structures in the EarthRost-9D - Getty Images
Tim naučnika je pomoću veštačke inteligencije pronašao šest ranije nepoznatih nepravilnosti blizu granice između donjeg plašta i spoljnog jezgra Zemlje (CMB), na dubini od oko 1.800 milja (≈2.900 km). Otkriće se zasniva na automatskoj analizi više od 2 miliona seizmičkih zapisa prikupljenih u periodu 1900–2024.
Kako su otkrivene ove strukture?
Istraživači su obučili modele dubokog učenja da prepoznaju veoma slabe seizmičke signale poznate kao PKP prekursori. Ti signali se pojavljuju pre intenzivnijih talasa (kao što su PKIKP) i naročito su osetljivi na male nepravilnosti u slojevima blizu CMB — naročito u tzv. ultra‑low velocity zones (ULVZ), tankim regionima koji snažno usporavaju talase.
Algoritam, obučen na podacima iz International Federation of Digital Seismograph Networks i drugih arhiva, obradio je više od 2 miliona snimaka i identifikovao oko 175.000 PKP prekursornih signala koje bi tradicionalne metode verovatno propustile. Korišćena su tri modela dubokog učenja kako bi se smanjio šum i povećala pouzdanost detekcija.
Gde su locirane nove nepravilnosti?
Mapiranje otkriva da su male, ali prostorno rasprostranjene anomalije prisutne širom planete. Ključne zone koje su istaknute u studiji uključuju:
- Severozapadna Iberska oblast i Centralna Evropa
- Više geografske širine Severne Evroazije
- Trans‑Pacifički pojas od severozapadnog Pacifika do Aljaske
- Južna Afrika i Kanal Mozambika
- Jugoistočni deo Južnog Atlantskog bazena
- Obalni pojas Antarktika
Zašto je ovo važno?
Nepravilnosti blizu CMB utiču na prenos toplote i materijala između jezgra i plašta, što može pokretati formiranje mantle plume‑ova (izbočina plašta), uticati na subdukciju ploča i modifikovati tokove koji su povezani sa potresima, cunamijima i vulkanskim erupcijama. Detekcija malih, ranije neprimećenih struktura pomaže u boljem razumevanju mineralnih svojstava, faznih tranzicija i delimičnog topljenja u dubinama gde je direktno istraživanje nemoguće.
“Automatska detekcija seizmičkih faza zasnovana na mašinskom učenju nudi obećavajući put za bolje iskorišćavanje dostupnih podataka… Nasuprot tome, identifikacija PKP prekursora dugo se zasnivala na ručnom, pojedinačnom pretraživanju svakog pojavljivanja,” navode autori u Journal of Geophysical Research: Solid Earth.
Autori studije zaključuju da otkrivene male strukture mogu biti ostaci višefaznih subduktovanih ploča koje se lome i delimično tope, zone delimičnog topljenja, ili efekti mineralnih faznih tranzicija. Iako još nije moguće direktno povezati svaku anomaliju sa konkretnim površinskim događajem, bolje mapiranje ovih regiona povećava mogućnost preciznijih modela koji predviđaju geofizičke rizike.
Šta sledi?
Potrebne su dodatne studije koje kombinuju AI‑detekcije sa lokalnim seizmičkim mrežama, geodinamičkim modelima i mineralogijom uzoraka (gde je moguće) kako bi se razjasnio poreklo i potencijalni uticaj ovih anomalija. Ovo otkriće pokazuje kako algoritmi mogu proširiti domet naših instrumenata i otvoriti nova pitanja o dinamici dubokog Zemljinog unutrašnjeg sloja.
Pomozite nam da budemo bolji.
