Müzikoloji ve yapay zeka volkanik patlamaları tahmin etmeye yardımcı oluyor

Sismik Sinyal

29 Ocak 2024 15:44 Robert Klatt

Volkanlar patlamadan önce sismik izler üretirler. Müzikolojinin yapay zeka (AI) ile bir araya getirdiği bir yöntem, bunları sismik sinyallerden filtreleyebilir ve böylece volkanik patlamaları tahmin edebilir.

Potsdam (Almanya). Volkanik patlamalar aniden meydana gelebilir ve tüm araziyi yok edebilir. Bu uzun zamandır bilinmesine rağmen Cambridge Üniversitesi’nin yaptığı bir araştırmaya göre volkanik patlamaların mali riski hâlâ hafife alınıyor. Bu nedenle bilim, patlamaların zamanlaması, gücü ve seyri için yeni tahmin yöntemleri geliştirmeye çalışıyor. Diğer şeylerin yanı sıra uydu verileri de bu konuda yardımcı olabilir.

Araştırmacı Potsdam Üniversitesi ve des Helmholtz Merkezi Potsdam Jeofizikçi Zahra Zali liderliğindeki (GFZ), volkanik patlamaları tahmin etmek için yerdeki özel gürlemeyi kullanan başka bir yöntem geliştirdi. Volkanik sarsıntıların asıl patlamadan önce meydana geldiği daha önce biliniyordu. Ancak bu jeofizik işaretleyicinin diğer sismik sinyallerden ayırt edilmesi zordur.

Sismik sinyallerde desen tanıma

Jeofizik işaretleyicileri tanıyabilmek için araştırmacılar, uzman dergideki yayınlarına göre Doğa İletişimi Dünya ve Çevre müzikolojinin yapay zeka (AI) ile birleştirilmiş bir yöntemi. Derin gömülü kümeleme adı verilen yöntem, daha önce neredeyse hiç işlenmemiş verilerin hızlı bir şekilde analiz edilmesine olanak tanır. Bu, sismik verilerdeki benzer sinyalleri birleştirmeyi ve böylece daha önce gizlenmiş kalıpları tanımlamayı mümkün kılar.

“Müzikal sinyal işlemede harmonik-vurmalı ayırma fikrinden ilham aldım. Çünkü sorun bu akustik dalgalarda da benzerdir: Bir müzik parçasındaki farklı enstrümanları tanımlamak için farklı ses türlerinin birbirinden ayrılması gerekir; örneğin melodik kemanların armonik sesleri, bir perküsyon ünitesinin vurmalı seslerinden. .

Geldingadalir patlamasından elde edilen veriler analiz edildi

Yöntemlerini test etmek için araştırmacılar, Geldingadalir patlaması öncesinde ve sırasında İzlanda’da kaydedilen sismik verileri analiz etti. Yapay zeka, sismik verilerdeki volkanik patlamanın farklı aşamalarına karşılık gelen kalıpları tanıyabildi. Ek olarak, volkanik patlamaları tahmin etmede faydalı olan, patlamadan önce başlayan ve devam eden bir dizi de dahil olmak üzere iki model belirlendi.

“Püskürmeden üç gün önce, yani 16 Mart’ta volkanik sarsıntıyı gözlemlememiz, magmanın yüzeye yakın kabuğa ulaştığını gösterebilir. Bu tür patlama öncesi sarsıntılar esas olarak magma hareketlerinden ve bunların gaz ve bitişik kayalarla etkileşimlerinden kaynaklanmaktadır.”

Bilim adamları ayrıca lav çıkışı güçlendikçe meydana gelen bir diziyi de belirlediler. Sismik sinyal, deşarj oranındaki artışla ilişkilendirilebilir. Araştırmacılara göre bu sonuçlar, konseptin volkanik patlamaları tahmin etmeye uygun olduğunu gösteriyor.

“Metodumuz, volkanik bir sistemin zamansal evrimini otomatik olarak deşifre etmek için hızlı ve tekrarlanabilir bir yaklaşım sunuyor: Ham sismik sinyallere dayanarak, ilgili özellikleri belirleyebilir ve önceden veri işlemeye gerek kalmadan potansiyel olarak beklenmedik bilgiler elde edebiliriz.”

Nature Communications Dünya ve Çevre, doi: 10.1038/s43247-023-01166-w