20:06 2024-04-02 science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu

_ De la date la decizii: AI și IoT pentru predicția cutremurelor

_ De la date la decizii : AI și IoT pentru predicția cutremurelor

Studiul cutremurelor rămâne un interes principal la nivel mondial, deoarece este unul dintre dezastrele naturale cel mai puțin previzibile. Într-o nouă recenzie publicată în Artificial Intelligence in Geosciences, o echipă de cercetători din Franța și Turcia a explorat rolul instrumentelor convenționale precum seismometrele și GPS-ul în înțelegerea cutremurelor și a consecințelor acestora.

„Aceste instrumente au oferit perspective neprețuite. în diverși parametri seismici, cum ar fi deformarea solului și undele de deplasare. Cu toate acestea, ele se confruntă cu mai multe limitări, inclusiv incapacitatea de a prezice cutremure în timp real, provocări legate de rezoluția temporală a datelor și acoperirea spațială neuniformă", explică Joshua Pwavodi, autorul principal al lucrării. evaluarea. „În ciuda semnificației lor istorice, aceste instrumente se luptă să distingă semnalele seismice de zgomotul ambiental.”

Cu toate acestea, autorii notează că progresele recente în AI și IoT au abordat în mod semnificativ unele dintre aceste limitări. Metodologiile AI s-au dovedit instrumentale în identificarea modelelor complicate și a relațiilor complexe în cadrul datelor seismice istorice. Prin folosirea inteligenței artificiale, s-au obținut perspective unice asupra tiparelor seismice din diverse locații geologice.

„Atât tehnicile clasice, cât și cele avansate de învățare automată au contribuit la dezvoltarea unor sisteme robuste de avertizare timpurie și modele de predicție descentralizate. Dispozitivele IoT au a jucat, de asemenea, un rol crucial, permițând transmiterea fără întreruperi a datelor pentru monitorizarea în timp real”, adaugă Pwavodi.

Versatilitatea dispozitivelor IoT îmbunătățește accesibilitatea și stocarea datelor, creând o rețea dinamică pentru predicția cutremurelor. Cu toate acestea, provocări precum complexitatea computațională, calitatea datelor și interpretabilitatea persistă. O limitare majoră este integrarea măsurătorilor hidrogeologice primare în antrenamentul modelului AI.

Monitorizarea datelor hidrogeologice, inclusiv presiunile fluidului pori și debitul fluidului, este adesea costisitoare. Instrumente precum Circulation Obviation Retrofit Kits (CORK) oferă măsurători in situ ale acestor parametri, dar transmisia datelor nu este întotdeauna în timp real, spre deosebire de sistemele IoT.

„Pentru a aborda aceste provocări, am propus o abordare cuprinzătoare care integrează diverse seturi de date, inclusiv date seismice, GPS, meteorologice și senzori IoT”, spune Pwavodi. „Combinând aceste seturi de date, cercetătorii pot dezvolta modele mai robuste de predicție a cutremurelor care țin cont de diverși factori care contribuie.”

În mod specific, autorii sugerează integrarea dispozitivelor IoT cu instrumente precum Circulation Obviation Retrofit Kits (CORK) pentru a permite realitatea. -transmiterea în timp a măsurătorilor hidrogeologice care influenţează cutremure. Aceste date în timp real, combinate cu alte seturi de date, pot fi folosite pentru a construi modele AI predictive capabile să ofere predicții de cutremur în timp real.

(Fluierul)

Inapoi