Сильные землетрясения трудно пропустить, однако они случаются редко. Между тем, незаметно проходят
Если мы улучшим нашу способность обнаруживать и определять местонахождение этих очень малых землетрясений, то можем получить более четкое представление о том, как землетрясения взаимодействуют или распространяются по разлому, как они возникают и даже как прекращаются.
Грегори Бероза, еофизик из Стэнфорда и один из авторов статьи
Mousavi começou a trabalhar em tecnologia paraautomação de detecção de terremotos. Anteriormente, ele estudou sismogramas diários em Memphis. Poucos anos depois, após ingressar no laboratório de Beroza em Stanford, ele começou a pensar em como resolver o problema de detecção de vibrações corticais usando aprendizado de máquina.
Em seu artigo, os autores explicam que desenvolveram um novo modelo para detectar terremotos muito pequenos com sinais fracos. Eles o chamam de transformador de terremoto.
De acordo com Mousavi, o modelo é construído em PhaseNet eCRED e "inclui os algoritmos que os cientistas fazem à mão". Especificamente, Earthquake Transformer imita como analistas humanos olham para um conjunto de movimentos como um todo e, em seguida, focam em um pequeno pedaço de interesse.
Esta tecnologia pode permitir aos analistasfoco na extração de informações de um catálogo mais completo de terremotos. O novo algoritmo economiza tempo dos pesquisadores, que eles vão gastar na análise da natureza do terremoto.
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