Международная группа исследователей создала систему, способную отфильтровать неточности, вызванные естественной городской жизнью из данных сейсмических датчиков. Приложение получило название UrbanDenoiser. Результаты исследования опубликованы в журнале Science Advances.
Для создания UrbanDenoiser была использована совокупность методов машинного обучения. Для тренировки приложения исследователи использовали 80 000 образцов городского сейсмического шума, а также 33 751 образец зарегистрированной естественной сейсмической активности.
Команда применила свою систему фильтрации к сейсмическим данным, записанным в Лонг-Бич, Калифорния, чтобы увидеть, насколько хорошо она работает. Они обнаружили, что уровень полезного сигнала улучшился по сравнению с фоновым шумом примерно на 15 дБ. Затем UrbanDenoiser была использована для анализа данных о землетрясении, которое произошло в соседнем районе в 2014 году. В результате приложение смогло обнаружить в четыре раза больше данных по сравнению с датчиками без фильтрации.
Исследование проводилось группой исследователей из Стэнфордского университета совместно с Китайской академии наук.
Разработчики утверждают, что UrbanDenoiser способен определить, какие сейсмические данные являются естественными для городской среды, а какие искусственными, то есть вызванные землетрясениями, и отфильтровывает неестественные. Приложение также может улавливать толчки различной магнитуды.
UrbanDenoiser способен эффективно подавлять высокие уровни шума, хотя ложные срабатывания и ложноотрицательные результаты в данных с шумоподавлением все же возможны, признают исследователи. Ложноотрицательные результаты возникают, когда сейсмический сигнал слишком слаб или когда целевые сейсмические фазы и выборки обучающего сигнала недостаточно похожи на формы волн реального землетрясения.
Землетрясения наносят наибольший ущерб и вред именно в густонаселенных городах. При этом сейсмологи сталкиваются с трудностями при отделении сейсмических данных, связанных с естественным движением грунта, вызванных городской жизнью. Они отмечают, что деятельность человека в городах, такая как транспортные средства и поезда, производит много сейсмического шума.
Как надеются исследователи, новое приложение поможет получить четкие данные о землетрясениях в городах и тем самым минимизировать ущерб.
Читать далее:
В MIT создали неподвижный тепловой двигатель, который превзошел КПД турбин
Спустя десять лет работы ученые усомнились в стандартной модели физики