Исследователи используют ИИ для оценки параметров фокального механизма землетрясения

Исследовательская группа под руководством профессора Чжан Цзе из Научно-технического университета Китая (USTC) Китайской академии наук достигла прогресса в определении фокальных механизмов землетрясений в режиме реального времени с помощью глубокого обучения. Работа опубликована в журнале Nature Communications.

Команда эффективно решила проблему быстрого расчёта механизма очага, применив новую свёрточную нейронную сеть — Focal Mechanism Network (FMNet). Сеть обучалась на комплексном наборе данных с использованием полных сейсмических волн. После землетрясения введённые реальные данные позволяют системе рассчитать ключевые параметры очага (такие как ориентация разлома и тип подвижки) в течение одной секунды при минимальных требованиях к вычислительным ресурсам и памяти.

Немедленное определение фокального механизма критически важно для мониторинга, поскольку характеристики поверхности разрыва в очаге связаны с излучёнными сейсмическими волнами. Однако традиционно параметры либо не сообщаются, либо становятся доступны с задержкой в несколько минут или больше. Новый метод ускоряет получение деталей о землетрясениях.

Результаты исследования внедряются в практические функции и вскоре будут запущены в пробную эксплуатацию в интеллектуальной системе мониторинга землетрясений на основе искусственного интеллекта, совместно разработанной USTC и Управлением сейсмологии Китая.