Depremleri veya yer altı nükleer testleri gibi insan faaliyetlerini güvenilir bir şekilde tespit etmek için genellikle tek bir sismometre yeterli değildir. Bunun yerine, araştırmacılar analizlerine güven kazanmak için küçük bir coğrafi alana dağılmış sismometrelerden gelen okumaları birleştirirler. Köhler ve diğerlerinin yeni bir çalışması, yapay zekanın klasik teknolojiden daha etkili bir şekilde birden fazla sensörden gelen okumaları bir araya getirebildiğini ve zayıf sismik sinyallerin daha güvenilir bir şekilde tespit edilmesini sağladığını gösteriyor.
Yapay zeka deprem sinyallerini analiz ederek erken tespit sağlıyor
Araştırmacılar, Norveç araştırma vakfı NORSAR ve diğer operatörler tarafından işletilen sismik dizilerden 30 yıllık okumalardan yararlandılar ve sismik sinyalleri tespit etmek için üç farklı şekilde bir YZ modeli eğittiler. İlk olarak, modeli her seferinde tek bir istasyondan gelen veriler üzerinde eğittiler, ardından modeli uyguladılar ve her istasyondan gelen sonuçları birleştirdiler. İkinci olarak, aynı dizideki birden fazla sensörden gelen sinyalleri klasik bir teknik kullanarak birleştirdiler, ardından modeli bu birleştirilmiş sinyaller üzerinde eğittiler. Üçüncü olarak, modele tüm dizi istasyonlarından gelen tüm verileri verdiler ve bunları nasıl birleştireceğine karar vermesine izin verdiler.
İkinci yöntem (eğitimden önce sinyalleri birleştirme), zayıf sinyalleri güçlendirdi ve üç yöntem arasında en doğru sinyal tespitini sağladı. Öte yandan, üçüncü model (modelin istasyon verilerini nasıl birleştireceğine karar vermesine izin verme), hesaplama açısından en verimli stratejiydi ve doğruluk açısından diğer iki yöntem arasında yer aldı. Doğruluk ve hız arasında denge kurma ihtiyacını göz önünde bulunduran araştırmacılar, gerçek zamanlı izleme yaparken modelin verileri nasıl birleştireceğine karar vermesine izin verilmesini, ancak daha yavaş bir yaklaşımın kabul edilebilir olduğu durumlarda verilerin model uygulamasından önce veya sonra birleştirilmesini önermektedir.
Bununla birlikte, model, eğitildiği alanların dışındaki alanlara iyi genelleme yapmamaktadır. Bunun nedeni, bölgesel olarak sınırlı bir eğitim veri setinin kullanılmış olmasıdır; küresel veriler üzerinde eğitim, sonuçları iyileştirmesi beklenmektedir. Sorun esas olarak S dalgaları için ortaya çıkarken, P dalgası tespiti genellemesi bir sorun teşkil etmemiştir.