地震和海啸预测增强深度学习模型

一组洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家们正致力于解决方案预测自然灾害,从地震和海啸。为了实现这一点,他们已经开发出一种深度学习模型能够捡起地震所产生的重力波,从而预测随后的海啸的风险。

“我们的模型打开实时地震震级估计,使用数据通常视为噪声,并能立即改变对海啸预警,”伯特兰Rouet-Leduc说,一个科学家在洛斯阿拉莫斯的地球物理学。

快速和可靠的大地震震级估计是至关重要的减少相关的风险与强震和海啸。

目前,系统用于检测地震是基于地震波,这使得他们无法迅速估计大地震的大小。自估计是基于地震产生的震动碰巧,他们无法阻止灾难的后果,直到它已经太迟了。

此外,标准系统不能区分8级和9级地震,尽管后者是30倍的精力充沛和破坏。甚至方法,依靠全球定位系统(GPS)来估计震级往往受制于大的不确定性和潜在的问题。

与seismic-based预警、光速的提示Elasto-Gravity信号”(挂钩)方法设计了由Rouet-Leduc团队依靠重力波。这个新方法不使饱和和可以立即区分8级和9级地震。挂钩的方式,事实上,变得更准确更大的地震。这个方法从未被检测地震早期预警。

洛斯阿拉莫斯国家实验室研究小组表明,挂钩可以用于实时跟踪地震后立即增长和规模达到一定规模。团队开发了一个深度学习模型,利用信息由挂钩,由地区宽频地震仪记录在日本。

训练后合成波形的深度学习模型在数据库与实证测量噪声增强地震网络,团队能够显示第一个例子的瞬时跟踪地震源的真实数据。

这个模型,结合实时数据,可以提醒社区更早如果俯冲mega-earthquake足以创建一个海啸,将违反海堤,可能拯救成千上万的生命。