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人工智能改进地震检测
一项新研究展示了不同模型训练方法的优缺点。
来源:Eos杂志一台地震仪通常不足以可靠地检测地震或人类活动，例如地下核试验。相反，研究人员将分布在一个小地理区域的地震仪的读数结合起来，以获得对他们的分析的信心。 Köhler 等人的一项新研究表明，人工智能 (AI) 可以比传统技术更有效地将多个传感器的读数组合在一起，从而更可靠地检测微弱的地震信号。
研究人员利用挪威研究基金会 NORSAR 和其他运营商运行的地震阵列 30 年的读数，并以三种不同的方式训练人工智能模型来检测地震信号。首先，他们一次根据一个站点的数据对其进行训练，然后应用该模型并结合每个站点的结果。其次，他们使用经典技术将来自同一阵列的多个传感器的信号组合起来，然后根据来自多个站的这些组合信号训练模型。第三，他们为模型提供了所有阵列站的所有数据，并让它决定如何组合它们。
第二种方法（在训练之前组合信号）放大微弱信号，并提供所有三种方法中最准确的信号检测。同时，第三种模型（让模型决定如何组合站点数据）是计算效率最高的策略，并且在准确性方面介于其他两种方法之间。
考虑到平衡准确性和速度的需要，研究人员建议在进行实时监测时让模型决定如何组合数据，但在可以接受较慢的方法时在模型应用之前或之后组合数据。
—Saima May Sidik (@saimamay.bsky.social)，科普作家