Per creare UrbanDenoiser è stata utilizzata una combinazione di metodi di apprendimento automatico. Per applicazioni di formazione
Il team ha applicato il proprio sistema di filtraggiodati sismici registrati a Long Beach, in California, per vedere come si comporta bene. Hanno scoperto che il livello del segnale desiderato è migliorato rispetto al rumore di fondo di circa 15 dB. UrbanDenoiser è stato quindi utilizzato per analizzare i dati di un terremoto che ha colpito un'area vicina nel 2014. Di conseguenza, l'app è stata in grado di rilevare quattro volte più dati rispetto ai sensori non filtrati.
Lo studio è stato condotto da un team di ricercatori della Stanford University in collaborazione con l'Accademia cinese delle scienze.
Gli sviluppatori affermano che UrbanDenoiserè in grado di determinare quali dati sismici sono naturali per l'ambiente urbano e quali sono artificiali, cioè causati da terremoti, e filtra quelli innaturali. L'app può anche rilevare tremori di varia entità.
UrbanDenoiser è in grado di sopprimere efficacementelivelli di rumore elevati, sebbene siano ancora possibili falsi positivi e falsi negativi nei dati denoizzati, riconoscono i ricercatori. I falsi negativi si verificano quando il segnale sismico è troppo debole o quando le fasi sismiche target e i campioni del segnale di addestramento non sono sufficientemente simili alle forme d’onda del terremoto reale.
I terremoti causano la maggior parte dei danni e dei dannisoprattutto nelle città densamente popolate. Allo stesso tempo, i sismologi incontrano difficoltà nel separare i dati sismici associati al movimento naturale del suolo causato dalla vita urbana. Notano che le attività umane nelle città, come veicoli e treni, producono molto rumore sismico.
I ricercatori sperano che la nuova applicazione aiuterà a ottenere dati chiari sui terremoti nelle città e quindi a ridurre al minimo i danni.
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