AI sa naučila nachádzať slabé zemetrasenia a zmeny v kôre

Silné zemetrasenia je ťažké prehliadnuť, ale sú zriedkavé. Medzitým prechádzajú bez povšimnutia

malé posuny kôry, ktoré sa vyskytujúneustále. Vyskytujú sa na rovnakých zlomoch ako silnejšie zemetrasenia a využívajú rovnaké mechanizmy. Tieto „mikrotrasy“ poskytujú úrodnú pôdu pre výskum vývoja zmien v zemskej kôre.

Ak zlepšíme našu schopnosť odhaliť alokalizovať tieto veľmi malé zemetrasenia, môžeme získať jasnejší obraz o tom, ako sa zemetrasenia vzájomne ovplyvňujú alebo šíria pozdĺž zlomu, ako začínajú a dokonca ako sa zastavujú. 

Gregory Beroza, fyzik zo Stanfordu a jeden z autorov článku

Mousavi začal pracovať na technológii pre doménuautomatizácia detekcie zemetrasenia. Predtým študoval denné seizmogramy v Memphise. O niekoľko rokov neskôr, po vstupe do Berozovho laboratória v Stanforde, začal uvažovať o tom, ako vyriešiť problém detekcie kortikálnych vibrácií pomocou strojového učenia.

Autori vo svojom príspevku vysvetľujú, že vyvinuli nový model detekcie veľmi malých zemetrasení so slabými signálmi. Hovoria tomu transformátor zemetrasenia.

Podľa Mousaviho je model postavený na PhaseNet aCRED a „zahŕňa algoritmy, ktoré vedci vytvárajú ručne“. Transformátor zemetrasenia konkrétne napodobňuje spôsob, akým sa ľudskí analytici pozerajú na súbor pohybov ako na celok a potom sa zameriavajú na malý kúsok záujmu.

Táto technológia umožňuje analytikomzamerať sa na získavanie informácií z úplnejšieho katalógu zemetrasení. Nový algoritmus šetrí výskumníkom čas, ktorý budú venovať analýze povahy zemetrasenia.

Prečítajte si tiež:

Každoročná misia v Arktíde sa skončila a údaje sú sklamaním. Čo čaká ľudstvo?

Sledujte, ako nový Hummer prekonáva prekážky na ceste a pohybuje sa ako rak

V deň 3 choroby väčšina pacientov COVID-19 stratí čuch a často trpí nádchou.