Как техниките за разпознаване на реч помагат да се предскаже поведението на вулканите
Тъй като речевите и сеизмичните сигнали имат общи свойства, се използват техники за разпознаване на реч, за да се разбере какво ни говорят вулканите и кога могат да изригнат. Изображение – milito10 / Pixabay
Повече от 29 милиона души в световен мащаб живеят в радиус от 10 км около вулкани и възможността да се предвиди кога те ще изригнат или изхвърлят пепел във въздуха е жизненоважна за опазването на живота и здравето на тези хора.
Въпреки това, прогнозирането на поведението на вулканите е трудно, особено ако те са в режим на сън и наблюдението им може да бъде предизвикателство, тъй като вземането на проби или разполагането на оборудване представлява физическа опасност. И макар теоретичните модели да предвиждат сравнително точно как се държи даден вулкан, като се има предвид неговото местоположение, геологичен състав и поведението на земната магма под него (наред с други неща), все още има много неизвестни променливи – и всеки вулкан е уникален.
Сега учен от университета в Гранада (Испания), д-р Сукарело се стреми автоматично да анализира вулканичните дейности, за да разработи модели за ранно предупреждение, които да спасяват живота на хората, живеещи близо до вулкани.
През последното десетилетие методите за събиране на данни се подобриха значително с новото и по-чувствително оборудване и учените вече имат достъп до безпрецедентен набор от данни. Например, те имат достъп до информация в реално време за това как Земята се разклаща в близост до вулкана (сеизмична активност), разпространението на звукови вълни от дълбините на планетата, веществата, присъстващи във вулкана и как те се променят.
Обсерваториите на вулканите трябва да анализират големи количества данни за кратък период от време. „Необходими са по-бързи и безгрешни техники за събиране на такива данни“, казва д-р Сукарело.
Неговият проект VOLCANOWAVES, който включва учени от Испания, Обединеното кралство, Италия, Мексико и Аржентина, използва машинно обучение за идентифициране на модели в сеизмичната активност около даден вулкан, за да се предвиди кога или дали той ще избухне. По-специално, д-р Сукарело разглежда нискочестотните събития, като вулканични трептения, които обикновено са свързани с движението на магма в рамките на кухините под вулкана.
През последното десетилетие приложението на машинното обучение за идентифициране на модели беше използвано само в разпознаването на речта, но сега учените го използват за прогнозиране на поведението на вулканите. „Въпреки че тези области се различават значително по отношение на контекста и източника, обектът на анализа е един и същ – проучването на хармониите им във времето в търсене на модели“, каза д-р Сукарело.
Основният резултат на проекта ще бъде набор от алгоритми, които ще бъдат завършени, когато проектът приключи по-късно тази година, и той се надява те да бъдат широко използвани в научната общност за ежедневно наблюдение на вулкани.
„Речевите и сеизмичните сигнали споделят важни свойства“, казва д-р Гилермо Кортес, специалист по обработка на сигнали и машинно обучение в Университета на Удине в Италия. Той ръководи проект, наречен VULCAN.ears, който също използва технологията за разпознаване на речта, за да разбере какво говорят вулканите.
Д-р Кортес и неговите колеги са разработили система за наблюдение на вулкани в реално време, която автоматично открива и маркира вулканични „събития“ в потоците от данни, идващи от станции за наблюдение, които откриват сеизмични сигнали. След това тази система съставя каталози на дейностите, за да установи модели на поведение.
Д-р Роберто Карниел, геофизик от Университета в Удине и научен ръководител на проекта, заявява: Въвеждането на машинно обучение и прилаганите методи за задълбочено обучение разкриват нови решения за стари проблеми. Сега е по-лесно да се комбинират резултати от няколко области за мониторинг, включващи изследване на сеизмични сигнали, инфразвукови сигнали, магнитни сигнали, геохимичен анализ на газове и течности, деформации, термични и видеокамери, за да се получат по-сигурни и надеждни прогнози.“
Image credit – Pexels/pixabay
Екипът разработи вулканична система за сеизмично разпознаване, основана на контролирано машинно обучение, в която учените анализираха данни, които вече бяха етикирани от други експерти, настройвайки софтуера за идентифициране на събития, като вулканични трептения, избухвания или експлозии в рамките на вулкана. Този подход е подобен на намирането на думи в разговор, определянето на техните части на речта и намирането на моделите на езика, уникални за всеки вулкан.
Това е пробив в класическите методи за съставяне на каталози на поведението на вулкани, казва д-р Кортес. Тези методи включват автоматично откриване на събития и ръчно класифициране от експерти. „Обикновено те изпълняват тази задача ежедневно, което може да бъде твърде бавно в ситуация, включваща население под риск от неочаквано изригване“.
Времето може да бъде от съществено значение, когато става дума за вулкани, особено в случай на изхвърляне на пепел, срутвания и свлачища, допълва още той. В тези случаи засичането и класифицирането в реално време е от решаващо значение за да се намали времето за вземане на решение, ако е необходимо евакуирането на околните райони.
Крайната цел на д-р Кортес е да разработи система, която е универсална и независима и да бъде лесно инсталирана във всяка вулканична обсерватория. За да направят това, учените са създали универсална база данни от десетки вулкани по света и са използвали техниките си за машинно обучение за изграждане на универсални модели. Предварителната версия вече е достъпна онлайн.
За д-р Карниел обаче най-важното е, че вулканичните обсерватории по света продължават работата. „Те са истинският ключ за постигането на независима от вулкана идея, инсталирането на вулканична система за сеизмично разпознаване в техните собствени обсерватории, споделяне на ресурси и предоставяне на ценна обратна връзка“, допълва той.
В крайна сметка тези обсерватории са предната линия на усилията на страните да защитят своите граждани от вулканите в техните граници. И учените трябва да могат да чуват шепотите на тези вулкани, за да предскажат кога ще започнат да “крещят”.
Източник: horizon-magazine.eu
Превод: Радослав Тодоров
