7 dirbtinio intelekto pažanga numatant žemės drebėjimus

Dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimą yra nauja sritis, kuri žada pakeisti mūsų gebėjimą numatyti ir pasiruošti stichinėms nelaimėms.

Taikymas dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimus apima pažangių algoritmų naudojimą dideliems seisminių duomenų kiekiams analizuoti.

Šie algoritmai gali nustatyti subtilius duomenų modelius, kurie gali rodyti neišvengiamo žemės drebėjimo tikimybę.

Žemės drebėjimų prognozavimo algoritmai yra sparčiai auganti tyrimų sritis, o taikant dirbtinį intelektą (AI) padaryta didelė pažanga.

A dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimus gali suteikti mokslininkams vertingą įrankį, leidžiantį geriau suprasti, kaip ir kodėl vyksta žemės drebėjimai.

Papildomai dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimus gali padėti bendruomenėms pasiruošti žemės drebėjimams, o tai gali išgelbėti gyvybes ir sumažinti žalą turtui.

Tačiau, dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimus vis dar yra ankstyvoje stadijoje, todėl reikia atlikti daugiau tyrimų, kad šios prognozės būtų tikslesnės.

A dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimus yra nauja seisminio mokslo riba, žadanti tikslesnes prognozes ir greitesnį atsaką į būsimus žemės drebėjimus.

Dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimą:

Žemiau pateikiami 7 būdai dirbtinis intelektas gali padėti nuspėti žemės drebėjimą:

1. Seisminių duomenų analizė: 

AI gali apdoroti ir analizuoti didelius seisminių duomenų kiekius, kad nustatytų modelius, galinčius rodyti neišvengiamą žemės drebėjimą.

2. Žemės drebėjimo prognozė: 

Naudodamas mašininį mokymąsi, AI gali mokytis iš praeities žemės drebėjimų ir naudoti šiuos duomenis būsimiems žemės drebėjimams numatyti.

3. Aptikimas realiuoju laiku: 

AI gali nuolat stebėti seisminius duomenis realiu laiku ir įspėti institucijas apie bet kokią įtartiną veiklą.

4. Modeliavimas ir modeliavimas: 

AI gali būti naudojamas kuriant tikslius žemės drebėjimų modelius ir modelius, padedančius mokslininkams geriau suprasti, kaip jie vyksta.

5. Rizikos įvertinimas: 

AI gali analizuoti įvairius veiksnius, pvz., žemės drebėjimo vietą ir gylį, kad įvertintų galimą riziką konkrečiose srityse.

6. Reagavimo į nelaimes planavimas: 

Remdamosi AI prognozėmis ir rizikos vertinimais, valdžios institucijos gali planuoti ir įgyvendinti veiksmingesnes reagavimo į nelaimes strategijas.

7. Švietimas ir informuotumas: 

AI gali būti naudojamas rengiant švietimo ir informavimo apie žemės drebėjimus programas, padedančias žmonėms geriau pasiruošti šiems įvykiams.

AI taikymas numatant žemės drebėjimą realiais atvejais

Dirbtinis intelektas (AI) padarė revoliuciją keliose mokslo ir technologijų srityse, o seismologija nėra išimtis. DI taikymas žemės drebėjimų prognozėms gali žymiai pagerinti mūsų gebėjimą numatyti šiuos niokojančius įvykius, o tai leis bendruomenėms veiksmingiau pasiruošti.

Išnagrinėkime keletą realaus pasaulio atvejų, kai AI buvo naudojamas žemės drebėjimams prognozuoti, pabrėždami šios naujos technologijos poveikį ir potencialą.

1. Teksaso universitetas Ostine:

Teksaso universiteto Ostine mokslininkai sukūrė dirbtinio intelekto (DI) algoritmą, kuris sugebėjo teisingai numatyti 70% žemės drebėjimus likus savaitei iki jų įvykimo per septynių mėnesių bandymą Kinijoje.

AI buvo apmokytas penkerių metų seisminių įrašų, o tada paprašytas nustatyti būsimus žemės drebėjimus pagal dabartinį seisminį aktyvumą.

2. UrbanDenoiser:

Šis gilaus mokymosi algoritmas buvo apmokytas naudojant 80 000 miesto seisminių mėginių ir 33 751 žemės drebėjimo aktyvumą rodančių pavyzdžių duomenų bazę.

Dirbtinis intelektas (AI) analizuoja seisminį aktyvumą, kad atskirtų žemės drebėjimus nuo miesto triukšmo.

Jis filtruoja išorinį seisminį triukšmą ir pagerina bendrą žemės drebėjimo aptikimo signalo kokybę.

Tai labai svarbu siekiant pagerinti žemės drebėjimo prognozių tikslumą ir veiksmingumą.

3. IoT jutikliai:

Daiktų interneto (daiktų interneto) jutiklių ir įrenginių naudojimas realaus laiko duomenims rinkti pasirodė esąs daug žadantis metodas stichinių nelaimių prognozavimo srityje. IoT pagalba galima rinkti įvairiausius duomenis, įskaitant oro duomenis, geografinius duomenis, eismo duomenis, vandens jutiklių duomenis ir kitą svarbią informaciją.

Surinkti duomenys apdorojami realiu laiku ir naudojami dirbtinio intelekto (AI) modeliams tiekti.

Šie modeliai gali padėti prognozuoti ir užkirsti kelią stichinėms nelaimėms daug tiksliau nei seni, netikslūs prognozavimo metodai. Tai parodo AI potencialą gerinant stichinių nelaimių prognozavimą.

4. Stanfordo universitetas:

Stanfordo universiteto mokslininkai naudoja dirbtinį intelektą (DI), kad naujoviškai prognozuotų žemės drebėjimus.

Jie sukūrė algoritmą, pavadintą UrbanDenoiser, kuris buvo apmokytas su 80 000 miesto seisminių mėginių ir 33 751 žemės drebėjimo aktyvumą rodančio mėginio duomenų baze.

Tyrėjai naudojo mašininį mokymąsi, kad nuspėtų vėlesnius smūgius po didelio žemės drebėjimo Kalifornijoje.

AI analizuoja seisminį aktyvumą, kad atskirtų žemės drebėjimus nuo miesto triukšmo. Jis filtruoja išorinį seisminį triukšmą ir pagerina bendrą žemės drebėjimo aptikimo signalo kokybę.

Tai labai svarbu siekiant pagerinti žemės drebėjimo prognozių tikslumą ir veiksmingumą.

Be to, Stanfordo mokslininkai taip pat naudojo mašininį mokymąsi, kad prognozuotų po didelio žemės drebėjimo Kalifornijoje įvykusius smūgius.

Jų modelis pasiekė įspūdingą tikslumo rodiklį, pralenkdamas 80%, apšviečiant AI potencialą šioje srityje.

Tačiau svarbu pabrėžti, kad žemės drebėjimo prognozavimas vis dar yra didelis iššūkis, todėl reikia atlikti daugiau tyrimų, kad šios prognozės būtų tikslesnės.

Šie pavyzdžiai iliustruoja AI potencialą prognozuojant žemės drebėjimus, nors mes vis dar tik pradedame suprasti ir taikyti šias technologijas.

Dirbtinis intelektas (AI) analizuoja seisminį aktyvumą, kad atskirtų žemės drebėjimus nuo miesto triukšmo, filtruoja išorinį seisminį triukšmą ir pagerina bendrą žemės drebėjimo aptikimo signalo kokybę.

Tačiau dirbtinis intelektas žemės drebėjimų prognozėse vis dar yra ankstyvoje stadijoje, todėl reikia atlikti daugiau tyrimų, kad būtų galima pagerinti šių prognozių tikslumą.

Dirbtinis intelektas numatant žemės drebėjimus yra nauja seisminio mokslo riba, žadanti tikslesnes prognozes ir greitesnį reagavimo laiką būsimiems žemės drebėjimams.

Nuolat tobulėjant dirbtiniam intelektui, galime tikėtis, kad žemės drebėjimų prognozės gerokai pagerės, o tai gali išgelbėti gyvybes ir sumažinti žalą turtui. Kelionė ilga, bet ateitis daug žadanti.

Šaltinis: https://umsoplaneta.globo.com/energia/noticia/2023/10/09/algoritmo-criado-para-prever-terremotos-tem-70percent-de-sucesso-e-anima-pesquisadores.ghtml