強い地震は見逃しにくいですが、まれです。その間、彼らは気づかれずに通り過ぎます
検出能力を向上させれば、これらの非常に小さな地震の位置を特定できれば、地震がどのように相互作用するか、断層に沿って伝播するか、どのように始まり、どのように止まるかについて、より明確な状況を把握することができます。
グレゴリー・ベロザ氏、スタンフォード大学の物理学者、論文著者の一人
Mousaviはのための技術に取り組み始めました地震検知の自動化。以前、彼はメンフィスで毎日の地震記録を研究していました。数年後、スタンフォードにあるベロザの研究室に加わった後、彼は機械学習を使用して皮質振動を検出する問題を解決する方法について考え始めました。
彼らの論文の中で、著者らは、信号が弱い非常に小さな地震を検出するための新しいモデルを開発したと説明しています。彼らはそれを地震変圧器と呼んでいます。
Mousaviによると、モデルはPhaseNet上に構築されており、CREDおよび「科学者が手作業で作成するアルゴリズムが含まれています」。具体的には、Earthquake Transformerは、人間のアナリストが一連の動き全体をどのように見ているかを模倣し、関心のある小さな部分に焦点を合わせます。
このテクノロジーにより、アナリストは地震のより完全なカタログから情報を抽出することに焦点を当てます。新しいアルゴリズムは、地震の性質の分析に費やす研究者の時間を節約します。
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