AI可改善地震監測的雜訊問題
科技產業資訊室 (iKnow) - 媛韻 發表於 2022年4月22日
圖、AI可改善地震監測的雜訊問題
美國加州史丹佛大學(Stanford University)的研究人員為了提高辨識及定位地震的能力，訓練了一個深度神經網絡來區分地震訊號及其他的噪訊(Noise)源。在城市進行地震監測是非常重要的，因為它有助於了解脆弱的城市背後的故障系統。透過查看斷層的位置以更容易預測地震事件，並且確定地震發生的時間及地點。
然而，城市的噪訊來自包含汽車、飛機、直升機以及一般的環境喧囂，這些噪訊增加了表明地震發生的地下訊號更難被辨別出。為了改善這個問題，並提高地震定位及辨識的能力，研究人員透過80,000個城市噪訊樣本及33,571個地震訊號樣本並以不同的形式組合在一起，以訓練及測試神經網絡。
這些噪訊的樣本來自加州長灘錄製的音頻，而地震訊號則是來自加州聖哈辛托縣附近農村地區的。研究人員將兩者音頻樣本進行數百萬次組合來訓練神經網絡。透過神經網絡強化了訊噪比(Signal-to-Noise Ratio)，平均提高了15分貝，是以往去噪技術(denoising techniques)平均值的3倍。
德州休斯頓萊斯大學(Rice University)的研究人員強調了該技術的缺點，神經網絡的訓練是根據人類標記的數據來進行，為監督學習 (Supervised learning)的方法，且所有的讀數都是來自同一個區域。該模型的讀數只消除來自加州的噪音，意味著當出現其它地方的噪訊時，就有可能影響辨識的成功率。
目前研究人員不確定該模型在加州以外的地方效果如何，未來可能需要根據不同的環境，訓練不同區域之噪訊特徵。但此技術提高了地震檢測的辨識度，也將影響地震預測系統的準確度，並能提高城市地震預警系統通報的時效。該研究發表在Science Advances期刊上。(597字；圖1)
參考資料：
Toward improved urban earthquake monitoring through deep-learning-based noise suppression. Science Advances, 2022/4/13.
AI strips out city noise to improve earthquake monitoring systems. New Scientist, 2022/4/13.
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