Starke Erdbeben sind kaum zu übersehen, aber selten. In der Zwischenzeit bleiben sie unbemerkt
Wenn wir unsere Fähigkeit verbessern, zu erkennen undWenn wir diese sehr kleinen Erdbeben lokalisieren, können wir uns ein klareres Bild davon machen, wie Erdbeben entlang einer Verwerfung interagieren oder sich ausbreiten, wie sie beginnen und sogar wie sie aufhören.
Gregory Beroza, ein Stanford-Physiker und einer der Autoren des Artikels
Mousavi begann an Technologie für zu arbeitenAutomatisierung der Erdbebenerkennung. Zuvor studierte er tägliche Seismogramme in Memphis. Einige Jahre später, nachdem er in Berozas Labor in Stanford eingetreten war, begann er darüber nachzudenken, wie das Problem der Erkennung kortikaler Schwingungen durch maschinelles Lernen gelöst werden kann.
In ihrer Arbeit erklären die Autoren, dass sie ein neues Modell zur Erkennung sehr kleiner Erdbeben mit schwachen Signalen entwickelt haben. Sie nennen es einen Erdbeben-Transformator.
Laut Mousavi basiert das Modell auf PhaseNet undCRED und "enthält die Algorithmen, die Wissenschaftler von Hand erstellen." Insbesondere simuliert Earthquake Transformer, wie menschliche Analytiker eine Reihe von Bewegungen als Ganzes betrachten und dann ein kleines interessantes Stück genauer untersuchen.
Diese Technologie kann Analysten ermöglichenKonzentrieren Sie sich darauf, Informationen aus einem vollständigeren Katalog von Erdbeben zu extrahieren. Der neue Algorithmus spart den Forschern Zeit, die sie für die Analyse der Art des Erdbebens aufwenden werden.
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