全新应用 人工智能可以帮助预测火山爆发

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  卫星也能提供关于全球活火山的数据,但研究人员总是致力于利用哪些数据来预测火山的危险程度。一些想法很要是 变快就能实现,要是 目前的算法能也能自动计算火山风险数据信号,从而帮助科学家在几年内建立全球火山预警系统。

  一位来自华盛顿黄石火山观测台(美国地质调查局旗下的部门)的科学家迈克尔·波兰表示,要是 没哪些算法作为辅助工具,地质学家根本无法跟上卫星提供信息的脚步。英国利兹大学的一位火山学家安德鲁·胡珀领导开发了三种算法,他表示一些算法应该能使最少8亿居住在火山附进的居民受益匪浅。“最少1300座火山要是 在海面上爆发,”你爱不爱我,“它们当中最少有3000座火山处于监控之下,但另外的一大累积并这样 被监控。”

  本周,在华盛顿特区举行的美国地球物理联盟会议(AGU)上,该会议每二天举行一次,展示了三种预测火山爆发的土方法。在过去的几年里,随着欧洲航天局的卫星Sentinel 1A和Sentinel 1B的发射,火山学领域致力于观察火山附进陆地的运动清况 。 Sentinel 1卫星使用三种称为雷达干涉测量的技术,该技术也能比较发送到地球和从地球反射的雷达信号,以跟踪行星表面的变化。

  一些土方法要是 是老生常谈,但值得一提的是,每隔6天,Sentinel 1卫星都是重新检测一次地球上的每个地点,Sentinel团队也能好快收到哪些高分辨率的观测结果。在英国,1个 名为地震,火山的构造观测和建模中心(COMET)的研究小组要是 开始英语 为世界火山建立1个 称为“干涉图”的地面运动快照数据库。与COMET合作土方法的胡珀说,考虑到学习型机器在一些领域的模式检测相当成功,我们我们 顺理成章的想到了用自动检测覆盖来一些数据库。

  地面运动的变化通常能反映火山下方的岩浆移动,但它能也能 完整性预测火山爆发。与热天气卫星能也能自动检测到的热点或灰烬羽流不同,地面移动能也能帮助预测火山爆发,而不仅仅是指示它们的处于。“移动无须总是意味分析着火山会爆发,”胡珀说,“我希望,在这样 移动的清况 下就直接爆发的清况 很少。”

  为了达到一些目标,团队都要教会我们我们 的算法,能也能 轻易混淆地面运动的大气变化。为此,胡珀的团队运用了三种称为独立成分分析的技术,该技术也能将信号分解成不同的累积:相似分层大气或短期湍流,以及火山火山口或侧翼的地面移位。该技术使我们我们 也能捕捉最新的地面移动或移动波特率变化,这两者都要是 是未来火山爆发的迹象。

  与此共同,由英国布里斯托尔大学的火山学家朱丽叶·比格斯领导的另1个 COMET团队使用人工智能构建了第二种算法,被称为卷积神经网络。研究人员首先使用来自Sentinel前身Envisat的原始干涉图来训练我们我们 的神经网络,我们我们 有一些火山爆发的例子。尽管该算法在分析300,000个Sentinel干涉图方面取得了一些进展,但它的预测结果仍然不尽如人意。该小组的另一位火山学家法宾·阿尔比诺说,目前我们我们 能也能也能 少数的研究例子,而对于学习型机器来说,都要的是成千上万的例子。

  为了解决一些现象,比格斯和她的同事创建了1个 模拟火山喷发的合成数据集。阿尔比诺说,随着更多Sentinel示例被上传到算法中,预测结果要是 这样 准确。

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