27 Août Les séismes lents vus par une IA
En association avec des chercheurs du Los Alamos National Laboratory, Claudia Hulbert et Romain Jolivet, thésarde et maître de conférences au Département, montrent dans Nature Communications qu’une certaine combinaison des caractéristiques émergeant à l’approche d’un séisme lent permet d’estimer la date d’occurrence des futurs séismes lents dans les Cascades.
Ils ont utilisé, en collaboration avec des chercheurs de Los Alamos, un algorithme de machine learning, basé sur une approche de « gradient boosting », pour extraire du signal sismique les caractéristiques particulières qui émergent à l’approche d’un séisme lent.
En savoir plus
An exponential build-up in seismic energy suggests a months-long nucleation of slow slip in Cascadia
Claudia Hulbert, Bertrand Rouet-Leduc, Romain Jolivet, Paul A. Johnson
Nature Communications 11, article number 4139 (2020)
À lire aussi
Sur le site de l’INSU : Prédire longtemps à l’avance les séismes lents ?
Dans The Conversation : Une IA pour détecter les signes avant-coureurs des séismes lents
Séismes lents
Tout comme les séismes classiques, les séismes lents correspondent à un glissement sur une faille, qui résulte de son chargement continu par le mouvement des plaques. Alors qu’un séisme classique dure de quelques secondes à quelques minutes, un séisme lent dure entre quelques jours et quelques mois. Comme ce processus est lent, la tension dans la croûte terrestre se relâche doucement et ces séismes ne rayonnent pas d’ondes sismiques.
À part cette différence majeure, les séismes lents sont de plus en plus considérés comme très similaires aux séismes classiques dont ils partagent les lois d’échelles. Se déroulant sur plusieurs semaines au lieu de quelques secondes, ils sont une cible d’observation de choix pour comprendre les mécanismes physiques qui conduisent à l’affaiblissement de l’interface de subduction nécessaire au déclenchement d’un séisme, classique ou lent.