Jednou z běžných příčin zemětřesení způsobených člověkem je provoz geotermálních elektráren. Normálně jejich velikost nepřesahuje 2 body, ale existují výjimky. Velikost nejsilnějšího zemětřesení v Evropě, způsobená právě provozem stanice, tak dosáhla 3,4. A v Jižní Koreji v roce 2017, kdy byla spuštěna geotermální elektrárna, otřásla až 5,4!
Technologie provozu stanic je založena na použití dvou studní: studená voda je čerpána do jedné a vařící voda stoupá z druhé ven z podzemních zdrojů. Někdy v procesu čerpání kapaliny do studní jsou v okolí pozorována malá zemětřesení. Vědci zjistili nové podrobnosti a znovu objasnili důvody těchto jevů.
Odborníci z Kolumbijské univerzity (New York) ke studiu takových zemětřesení navrhli použití algoritmů strojového učení (jedna z metod umělé inteligence, pro které se používají matematické statistiky, numerické metody, optimalizační metody, teorie pravděpodobnosti a techniky pro práci s daty v digitální podobě). Analyzovali 3 roky (2012 - 2014) seismická data v geotermálním poli, které se nachází poblíž San Franciska. V terénu je 22 stanic a více než 350 vrtů. Během této doby geofyzici sledovali 46 000 slabých otřesů v rozsahu od 0,3 do 1,5, uvádí Science Advances. Signály byly později použity pro algoritmy strojového učení.
Poté, co prošli celým složitým procesem - od zpracování každého seizmického signálu po vypracování obecných vzorců výskytu a vývoje zemětřesení, odborníci nakonec identifikovali 4 skupiny zemětřesení. Dvě skupiny byly závislé na sezónních změnách objemu vody vstřikované do studny: vrchol silnějších zemětřesení došlo v zimě a maximální objem vstřikované vody a naopak, nejméně rázů bylo pozorováno v teplé sezóně s minimálním objemem vstřikování vody. Třetí skupina zemětřesení byla zaznamenána, když bylo v regionu neobvykle suché počasí. Horniny vnímavě reagovaly na rychlost vstřikování vody - to je důvod pro čtvrtý typ zemětřesení.
Výsledky studie se ukázaly jako neocenitelný nástroj pro korekci provozu geotermálních stanic. Proces čerpání vody do studní vodních stanic musí být jasně regulován. Vědci navrhují používat metody strojového učení nejen k popisu a vysvětlení zemětřesení, ale také k jejich předpovědi.