Inteligência artificial descobre 86.000 terremotos escondidos sob as ciências do American Yellowstone Park
O Parque e o Parque de Yellowstone, nos Estados Unidos da América, é uma famosa frente turística e, de acordo com relatórios científicos geológicos, ainda está fervendo até hoje e é uma das redes de atividades mais vulcânicas e zíperes no terreno.
Em estudar Novo publicado em “Science Advances”, uma equipe internacional liderada pelo professor de engenharia “Bing Lee”, e seus colegas da Santander Industrial University, na Colômbia, usaram técnicas de aprendizado automatizado para re -estudar os dados históricos de terremotos nessa região por 15 anos, e a equipe foi capaz de recuperar o efeito retrospectivo de eventos anteriores e determinar a força.
Sistemas complexos
A declaração oficial emitida pela Universidade do Oeste de Ontário, que participou do estudo, disse que, sob a superfície do incrível Yeloston Park, reside um cientista sísmico muito ativo, que se tornou mais compreendido graças ao aprendizado de máquina, onde os pesquisadores descobriram mais de 86.000 terremotos, que se estendiam de 2008 a 2022, o que impulsiona muito.
Um dos principais resultados do estudo é que mais da metade dos terremotos registrados em Yellowston fazia parte dos terremotos, que são grupos de pequenos terremotos interconectados que se espalham e se movem dentro de uma área relativamente pequena durante um período relativamente curto de tempo. Isso difere do tremor, um terremoto menor que segue um tremor maior maior na mesma região pública.
“Enquanto Yellowston e outros vulcões têm características únicas, a esperança é assinada na possibilidade de aplicar essas visões em outros lugares”.
“Ao entender os padrões de terremotos, como enxames de terremotos, podemos melhorar os procedimentos de segurança, educar melhor o público sobre riscos potenciais e até direcionar o desenvolvimento da energia da Terra fora de perigo em áreas com fluxo térmico promissor”, acrescentou.
Novos detectores
Antes de aplicar o aprendizado de máquina para detectar terremotos, isso geralmente era feito através do exame manual por especialistas treinados, e esse processo levou muito tempo, o que também é caro e geralmente revela menos eventos do que é possível agora usando o aprendizado de máquina.
A Universidade de Ontário Ocidental acrescenta que o aprendizado de máquina provocou febre de extração de dados nos últimos anos, pois os sismologistas reconsideraram a grande quantidade de dados históricos de ondas armazenados em data centers em todo o mundo e aprendem mais sobre as áreas sísmicas atuais e desconhecidas em todo o mundo.
Por outro lado, ele acrescentou: “Se tivéssemos que seguir o método tradicional, como alguém clica manualmente em todos esses dados em busca de terremotos, não poderíamos fazê -lo. Não é desenvolvido”.
“Em grande parte, não há entendimento sistemático de como estimular um terremoto para outro terremoto em um enxame. Agora, temos um registro mais preciso da atividade sísmica em Caldira Yellowstone, e podemos aplicar métodos estatísticos que nos ajudam a identificar as quantidades de novos enxames que não vimos antes, estudando e sabe o que podemos aprender a partir de TI”.
