Сильные землетрясения трудно пропустить, однако они случаются редко. Между тем, незаметно проходят
Ako poboljšamo svoju sposobnost otkrivanja ilociramo te vrlo male potrese, možemo dobiti jasniju sliku o tome kako potresi međusobno djeluju ili se šire duž rasjeda, kako počinju, pa čak i kako prestaju.
Gregory Beroza, fizičar sa Stanforda i jedan od autora rada
Mousavi je počeo raditi na tehnologiji zaautomatizacija otkrivanja potresa. Prethodno je proučavao dnevne seizmograme u Memphisu. Nekoliko godina kasnije, nakon što se pridružio Berozinom laboratoriju na Stanfordu, počeo je razmišljati o tome kako riješiti problem otkrivanja kortikalnih vibracija pomoću strojnog učenja.
U svom radu autori objašnjavaju da su razvili novi model za otkrivanje vrlo malih potresa sa slabim signalima. Zovu ga potresni transformator.
Prema Mousaviju, model je izgrađen na PhaseNetu iCRED i "uključuje one algoritme koje znanstvenici izrađuju ručno". Konkretno, Earthquake Transformer oponaša način na koji ljudski analitičari gledaju na skup pokreta u cjelini, a zatim usavršavaju mali dio interesa.
Ova tehnologija može omogućiti analitičarimausredotočiti se na izdvajanje podataka iz potpunijeg kataloga potresa. Novi algoritam štedi vrijeme istraživačima koje će potrošiti na analiziranje prirode potresa.
Pročitajte i:
Završila je godišnja misija na Arktiku i podaci su razočaravajući. Što čeka čovječanstvo?
Gledajte kako novi Hummer svladava prepreke na cesti, krećući se poput rakova
Na 3. dan bolesti, većina bolesnika s COVID-19 gubi smrad i često pate od curenja iz nosa