Eine Gruppe von Forschern stellte eine neue Methode zur Verwendung künstlicher Intelligenz KI vor, um unsere Fähigkeit zu verbessern, seismische Wellen zu lesen und auf diese Weise unser Verständnis dafür zu verbessern, wie sie beginnen und sogar wie sie zum Stillstand kommen.
Veröffentlicht in Naturkommunikation , In diesem Dokument wird eine Methode beschrieben, mit der die Erdbebenerkennung automatisiert und gleichzeitig ein Großteil des Rauschens seismischer Daten abgeschaltet wird.
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AI-Erdbebenerkennung
Mostafa Mousavi und ein Forscherteam verwenden künstliche Intelligenz, um sich auf Millionen winziger subtiler Verschiebungen in der Erdkruste zu konzentrieren. Sie hoffen, dass diese winzigen Bewegungen als eine Art Rosetta-Stein zur Entschlüsselung von Warnzeichen für große Erdbeben fungieren können.
"Durch die Verbesserung unserer Fähigkeit, diese sehr kleinen Erdbeben zu erkennen und zu lokalisieren, können wir eine klarere Sicht darauf erhalten, wie Erdbeben entlang der Verwerfung interagieren oder sich ausbreiten, wie sie beginnen und sogar wie sie aufhören", so Gregory Beroza, Geophysiker bei Stanfordder Autoren des Papiers, erklärt an einer Stanford University Pressemitteilung .
Das Team hat mehrere maschinelle Lernsysteme entwickelt für Erdbebenerkennung . Darunter befindet sich CRED, entwickelt im Jahr 2019, inspiriert von Voice-Trigger-Algorithmen in virtuelle Assistenzsysteme.
Das neue Papier beschreibt die letzte Iteration des Teams, a Modell, das sehr kleine Erdbeben mit schwachen Signalen erkennt, die normalerweise mit aktuellen Methoden übersehen werden. Sie nennen ihr neues System Erdbeben-Transformator. Das System verwendet einen "Aufmerksamkeitsmechanismus", um große Datenmengen zu überfluten und die wichtigsten Elemente zu verfeinern.
Erdbeben in Zukunft antizipieren
Um den Erdbeben-Transformator zu testen, trainierte das Team seinen Algorithmus anhand von Daten, die eine Million handbeschrifteter Seismogramme enthielten, die in den letzten zwei Jahrzehnten weltweit ohne Japan aufgezeichnet wurden. Für den Test wählten sie dann fünf Wochen fortlaufender Daten aus, die in aufgezeichnet wurdenJapan zum Zeitpunkt der Erdbeben der Stärke 6,6 in Tottori und seine Nachbeben von vor 20 Jahren.
Während des Tests hat das Modell 21.092 Ereignisse erkannt und lokalisiert - mehr als das Zweieinhalbfache der Anzahl von Erdbeben, die von Hand erfasst wurden. Darüber hinaus verwendete Earthquake Transformer Daten von nur 18 der 57 Stationen japanischer Wissenschaftlerursprünglich verwendet, um die Sequenz zu studieren.
Laut Beroza kann das System in Echtzeit verwendet werden. Erkennung von Erdbeben .
"Erdbebenüberwachung mit maschinellem Lernen in nahezu Echtzeit kommt sehr bald", erklärte Beroza. "Je mehr Informationen wir über die tiefe dreidimensionale Fehlerstruktur durch eine verbesserte Überwachung kleiner Erdbeben erhalten können, desto besser können wir vorhersehen. Erdbeben das lauert in der Zukunft. "