机器学习实时地震监测即将到来:斯坦福大学AI检测系统可预测地震活动

机器学习实时地震监测即将到来,斯坦福大学AI检测系统可预测地震活动

斯坦福大学开发新型AI检测系统,借助机器学习可近乎实时地震监测。该研究增强我们读取地震波的能力,并在此过程中增进我们对地震波传播的理解。该论文发表在《 自然通讯》上, 详细介绍了一种自动消除地震数据的方法,同时可以消除地震数据固有的许多噪声。该研究得到了斯坦福大学诱发和触发地震中心SCITS的支持。

AI地震探测

Mostafa Mousavi和一组研究人员使用人工智能来关注地壳中数百万个微小的细微变化。他们希望这些微小的运动可以破译大地震的警告信号。

斯坦福大学的地球物理学家格里高里·贝罗扎(Gregory Beroza)是其中之一,他说:“通过提高我们发现和定位这些很小的地震的能力,我们可以更清楚地了解地震如何沿断层相互作用或散布,如何开始,甚至如何停止。”

该团队已经开发了几种用于地震检测的机器学习系统。其中之一是CRED,其开发于2019年,其灵感来自虚拟助手系统中的语音触发算法 。 

新论文详细介绍了该团队的最新迭代,该模型可以检测到带有微弱信号的很小的地震,而这些信号通常被当前方法所忽略。他们称其新系统为“地震变压器”。该系统使用“注意力机制”来灌注大量数据并训练最重要的元素。

预测未来地震

为了测试“地震变压器”,研究小组对数据进行了训练,算法包括过去二十年来在全球(不包括日本)记录的一百万个手工标记的地震图。为了进行测试,他们选择了日本在鸟取6.6级地震和20年前的余震时记录的连续五周的数据 。

在测试过程中,该模型检测并定位了21,092个事件,这是手工挑选的地震数量的两倍半以上。此外,地震变压器仅使用了日本科学家最初用来研究序列的57个站中的18个站的数据。获取更多前沿科技信息访问:https://byteclicks.com

据Beroza所说,该系统已准备好用于实时检测地震。

Beroza解释说:“使用机器学习进行近乎实时地震监测即将到来。” “通过改进对小地震的监测,我们可以获得有关深层三维断层结构的更多信息,我们可以更好地预测将来会潜伏的地震。” 

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