Глубокое обучение искусственного интеллекта следит за движениями вулканов

Спутники с РЛС собирают огромные массивы данных дистанционного зондирования, которые позволяют обнаруживать движения грунта — поверхностные деформации — у вулканов почти в реальном времени. Эти движения могут сигнализировать о надвигающейся вулканической активности и беспокойстве; однако облака и другие атмосферные и инструментальные помехи могут вносить значительные ошибки в эти измерения. Исследователи из Университета штата Пенсильвания использовали искусственный интеллект (ИИ), чтобы очистить эти данные от шума, значительно упростив и улучшив наблюдение за движениями вулканов и обнаружение их активности в режиме, близком к реальному времени.

Мониторинг деформаций грунта критически важен для прогнозирования извержений и оценки сейсмической опасности. Традиционные наземные методы, такие как GPS или наклономеры, имеют ограниченное пространственное покрытие и уязвимы для повреждений при извержении. Спутниковые данные РЛС обеспечивают широкий охват, но подвержены атмосферным искажениям, особенно в тропических регионах. Новый метод ИИ позволяет преодолеть это ограничение, повышая точность и надежность систем раннего предупреждения для населенных районов вблизи активных вулканов или разломов.

Исследователи обучили систему глубокого обучения на синтетических данных, имитирующих спутниковые данные о деформации поверхности, включая сигналы вулканической деформации, атмосферные помехи и ошибки орбит. Алгоритм действует подобно мастеру пазла: используя четкие фрагменты данных, он заполняет «дыры», созданные шумом, и восстанавливает точную картину движений земной поверхности. В будущем команда планирует усовершенствовать алгоритм для идентификации движений, вызванных землетрясениями, разломами и различными магматическими источниками, при поддержке NASA.