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鉴于机械进修正在其他情势的模式检测中与得的

【发布时间】 2019-11-02

  取此同时,由布里斯托尔大学火山学家Juliet Biggs带领的另一个COMET团队利用人工智能(卷积神经收集)建立了第二种算法。

  虽然COMET火山数据库的一些手艺毛病使研究组无法正在所有火山上接近及时地运转他们的算法,但Hooper曾经正在一些特定地址运转了他们的手艺,包罗内格拉火山和加拉帕戈斯群岛上的沃尔夫火山。

  正在过去的数年里,跟着欧洲空间局“尖兵”1A和“尖兵”1B卫星的发射,火山学范畴曾经获得了关于世界各地火山地面若何挪动的屡次而频频的数据。“尖兵”1系列卫星利用一种被称为雷达丈量的手艺,该手艺可以或许比力发送到地球和从地球反射的雷达信号,以地球概况的变化。

  地面活动的变化凡是能反映火山下方的岩浆挪动,但不克不及完全预测火山迸发。取景象形象卫星能够从动检测到的热点或灰烬羽流分歧,地面挪动能够帮帮预测火山迸发,而不只仅是它们的发生。“挪动并不老是意味着火山会迸发,但正在没有挪动的环境下就间接迸发很少见。”Hooper说。

  目前的挑和是若何加速COMET从“尖兵”提取雷达数据传输到数据库的速度。虽然这些数据能够正在数小时内从卫星获得,但需要数周才能完全传输。Hooper说,这是一项艰辛的工做,“我们相信会走得更远”。

  起首,研究人员必需算法不要将大气变化取地面活动混合,一些图常呈现该问题。为此,Hooper团队使用了组分阐发手艺,该手艺可以或许将信号分化成分歧的部门:例如分层大气或短期湍流,以及火山口或侧翼的地面移位。该手艺使他们可以或许捕获最新的地面挪动或挪动速度变化,这两者都可能是火山迸发的迹象。

  美国地质查询拜访局黄石火山不雅测台科学家Michael Poland暗示,若是没有这些算法东西,地质学家底子无法跟上卫星供给消息的脚步。“数据量大得惊人。”Poland说。

  此外,这两种算法是互补的,例如,神经收集不克不及捕获变形的迟缓变化,但组分阐发能够。所以,研究人员暗示,COMET的预警系统很可能同时利用这两种方式。

  这种方式谈不上新鲜,但值得一提的是,每隔6天,“尖兵”1系列卫星城市从头检测一次地球上的每个点,该团队可以或许敏捷发布高分辩率的不雅测成果。这个名为地动、火山和地质构制不雅测和建模核心(COMET)的英国研究小组曾经起头为世界火山成立一个称为“图”的地面活动快照数据库。

  研究人员起首利用来自“尖兵”前身欧洲卫星的原始图锻炼神经收集。虽然该算法正在阐发3万个“尖兵”图方面取得了一些进展,但预测成果仍不尽如人意。该小组的另一位火山学家Fabien Albino说,目前他们只要少数的研究例子,而对于进修型机械来说,100等于0,他们需要的是成千上万的例子。

  英国利兹大学火山学家Andrew Hooper带领开辟了一种算法,他暗示这一算法该当能使栖身正在火山附近的大约8亿居平易近受益。“海面之上有大约1400座火山可能迸发,它们傍边只要约100座火山处于中,但别的大部门并没有被。”他说。赌大小必赢规则

  卫星正正在供给全球活火山数据,但研究人员一曲努力于操纵这些数据预测火山的程度。这一设法很可能很快实现,由于目前的新算法能够从动计较火山风险数据信号,从而帮帮科学家正在几年内成立全球火山预警系统。

  为领会决这一问题,Biggs和同事建立了一个模仿火山喷发的合成数据集。正如他们正在AGU会议告的那样,这些分析数据将假阳性的比例从60%降至20%。Albino说,跟着更多案例被注入算法,趋向只会继续变得更好。“该系统会像谷歌一样进行调优,(输入)数百万只猫和狗,然后系统就学会了,这是不变的。”

  取COMET合做的Hooper说,鉴于机械进修正在其他形式的模式检测中取得的成功,用从动化检测笼盖这个数据库似乎是可行的。



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