- يمكن أن تكون الزلازل مدمرة ، ومنذ العصر الحديث ، كان الأمل في وجود نظام قادر على التنبؤ بدقة بمثل هذه الكوارث.
- شركة صينية باسم أالكهرومغناطيسية coustic إلى منظمة العفو الدولية". قد يكون قد وجد حلاً
- في عام 2020 ، حققت أفضل 10 فرق معدل دقة يزيد عن 70٪ لمعدل الإصابة بنعم / لا ، ودقة الموقع العالية ، والحجم.
في الآونة الأخيرة ، بدأ فريق بحثي من جامعة بكين العمل على نظام مصمم للتنبؤ بالزلازل قبل أيام من حدوثها بنتائج دقيقة واعدة. بدأ الناس في الانتقال إلى العالم الرقمي لتسخير البيانات الضخمة وتدريب الذكاء الاصطناعي لمساعدة البشرية بشكل كبير.
قام فريق البحث بتسمية هذا المشروع إيتا، و التي تعني 'الكهرومغناطيسية الصوتية للذكاء الاصطناعي". شرع الفريق في هذه المهمة اعتبارًا من عام 2010 ، بعد زلزالين مدمرين ضربا سيتشوان وتشينغهاي ، مما أثر على حياة أكثر من 400,000 ألف شخص.
على مدى السنوات الأربع الماضية ، نشر فريق AETA أكثر من 4 + 300 أنظمة حسية ، تستخدم لجمع البيانات من الصوتيات والمجالات الكهرومغناطيسية في المناطق المتضررة من الزلزال في الغالب في منطقة سيتشوان ، وقد تم حاليًا جمع أكثر من 3 تيرابايت من البيانات.
باستخدام هذه البيانات ، تمكن الفريق من تدريب الخوارزميات الخاصة بهم لفرز البيانات السابقة التي أدت إلى حدوث زلزال وأثناءه وبعده ، لتعليم الخوارزمية للتنبؤ بالزلازل المستقبلية باستخدام بيانات في الوقت الفعلي.
في عام 2020 ، نظم فريق AETA مسابقة مدتها 9 أشهر ، ودعوة الجامعات الصينية ومراكز البحوث والطلاب للمشاركة. شارك فريق AETA جميع البيانات التي تم جمعها على مدار السنوات الأربع الماضية ، مع ورقة من المرات التي تم فيها اكتشاف الزلازل. ثم منحوا الفرق الوصول إلى البيانات الحية وطلبوا من المتسابقين تقديم نتائجهم.
يتم تحديد دقة الخوارزمية من كل فريق بناءً على 3 عوامل رئيسية: أولاً ، معدل نعم / لا لتحديد ما إذا كان الزلزال سيحدث ، وثانيًا ، مركز الزلزال ، وثالثًا ، حجم الزلزال. تحدد هذه القياسات الثلاثة معدل نجاح الفريق.
في عام 2020 ، حققت أفضل 10 فرق معدل دقة يزيد عن 70٪ لمعدل الإصابة بنعم / لا ، ودقة الموقع العالية ، والحجم.
أطلق فريق AETA حاليًا مسابقة جديدة لعام 2021 ، بدعوة المجتمع الدولي للتسجيل والمشاركة. التسجيل في مسابقة 2021 مفتوح وسيستمر حتى 31 مارس.
تم تطوير نظام AETA الحسي للأجهزة بواسطة SIA، وهي شركة تصنيع وتطوير أجهزة تركز على الابتكار. علاوة على ذلك ، لفت مشروع AETA انتباه CSDN و Capgemini والعديد من المؤسسات الأخرى.
يصر فريق AETA وشركاؤه على أننا سنحل اللغز الكامن وراء التنبؤ بالزلازل ، والبدء في توسيع هذا الحل في جميع أنحاء العالم ، وإنقاذ ملايين الأرواح في المستقبل.
الصين بلد به زلازل متكررة ومناطق صدع منتشرة على نطاق واسع. الزلازل ، وخاصة الزلازل الكبيرة ، يمكن أن تسبب أضرارًا لا حصر لها في حياة الناس وممتلكاتهم بمجرد حدوثها في مناطق مكتظة بالسكان دون وعي الناس. من الصعب للغاية وذات قيمة علمية كبيرة وأهمية اجتماعية إجراء العمل البحثي لمراقبة السلائف وتحليل الارتباط وأبحاث آلية السلائف ونموذج التنبؤ بالزلازل ثلاثي العناصر حول حل مشكلة التنبؤ بالزلازل والتنبؤ.
طور مركز أبحاث تكنولوجيا رصد الزلازل والتنبؤ بها بكلية شينزين للدراسات العليا بجامعة بكين نظامًا للاضطرابات الكهرومغناطيسية ذات النطاق العريض ونظام مراقبة جيو-صوتية ، أطلق عليه نظام AETA لرصد الزلازل والتنبؤ به متعدد المكونات.
AETA ، اختصار لـ Acoustic & Electromagnetism إلى AI ، يشتمل النظام على:
- مسبار حساس صوتي واحد: لجمع البيانات الجغرافية الصوتية
- مسبار استشعار كهرومغناطيسي: لجمع بيانات الاضطراب الكهرومغناطيسي
- جهاز طرفي واحد: يتصل بجهازي استشعار عن طريق الكابل ، لمعالجة البيانات والتخزين المؤقت والتحميل (عبر الكابل أو شبكة wifi أو شبكة 3 / 4G)
- تخزين البيانات: يتم استخدام AliCloud حاليًا
اعتبارًا من عام 2016 ، تم نشر 300 مجموعة في بعض أكثر المناطق نشاطًا للزلازل في الصين ، منها 240 مجموعة في سيتشوان / يونان والمقاطعات المجاورة ، و 60 مجموعة في مناطق أخرى. سيتم نشر المزيد من الأنظمة بمجرد توفر تمويل إضافي. في الوقت الحالي ، تم جمع 38 تيرابايت من البيانات ، ويتم جمع 20 جيجابايت من البيانات يوميًا. اكتشفنا بعض خصائص الإشارة المتعلقة بالزلازل ذات الخصائص الزلزالية الوشيكة. بناءً على هذه النتائج ، تم تنفيذ التنبؤ الوشيك بحدوث زلازل قوية. على الرغم من إحراز بعض التقدم ، إلا أن حل مشكلة التنبؤ بالزلازل عن بعد والتنبؤ به يتطلب مزيدًا من التحليل والبحث.
الهدف
تهدف مسابقة AETA Earthquake Prediction AI Algorithm Competition إلى استخراج العلاقة بين بيانات مراقبة السلائف وعناصر الزلزال الثلاثة من خلال خوارزميات مبتكرة ، واكتشاف الإشارات والميزات غير الطبيعية المتعلقة بالزلازل الوشيكة ، وبناء نماذج التنبؤ بالزلازل بناءً على بيانات المراقبة التاريخية وكتالوج الزلازل ، في على أمل تعزيز حل المشكلات العلمية للتنبؤ بالزلازل والتنبؤ بها. في الوقت نفسه ، نأمل أيضًا أنه من خلال هذه المسابقة ، يتم إشراك المزيد من الاهتمام والمشاركة من الأشخاص من جميع مناحي الحياة وتطبيق المزيد من التقنيات والأساليب الجديدة في التنبؤ بالزلازل والتنبؤ بها.
المشكلة والبيانات
التنبؤ بالزلازل للأسبوع القادم كل يوم أحد بناءً على البيانات التاريخية من شبكة AETA في منطقتي سيتشوان ويوننان. يجب أن يكون حجم الزلزال المستهدف مساوياً أو أكبر من 3.5. المنطقة المستهدفة هي 22 درجة شمالا -34 درجة شمالا ، 98 درجة شرقا -107 درجة شرقا. بالنسبة لزلزال بقوة 3.5 أو أكبر في المنطقة المستهدفة ، فلن يتم احتسابه إذا لم تكن هناك محطة AETA في نطاق 100 كيلومتر.
بيانات التدريب لبناء النموذج
سيتم تقديم 91 نوعًا من البيانات المميزة للاضطراب الكهرومغناطيسي والجيو-صوتي لجميع الفرق. الفاصل الزمني لكل بيانات هو 10 دقائق والتي يتم تمييزها بالطابع الزمني. سيتم تحديد مواصفات 91 نوعًا من بيانات الميزات في ملف اقرأني. الفترة الزمنية للبيانات من 1 أكتوبر 2016 إلى 31 ديسمبر 2020. بالإضافة إلى ذلك ، يتم أيضًا توفير كتالوج الزلازل للأحداث الزلزالية ≥3.5 في المنطقة المستهدفة. كتالوج الزلازل من مركز شبكة الزلازل الصينية (CENC ، http://news.ceic.ac.cn)
بيانات الوقت الحقيقي للتنبؤ
اعتبارًا من 1 يناير 2021 ، سيتم تحديث 91 نوعًا من البيانات المميزة للاضطراب الكهرومغناطيسي والصوت الجغرافي كل أسبوع. يمكن للفرق تنزيل البيانات حسب الأسبوع. هناك طريقتان لتنزيل البيانات. الأول هو تنزيل البيانات من موقع الويب يدويًا. الطريقة الأخرى هي تنزيل البيانات تلقائيًا من خلال تسجيل الدخول إلى خادم البيانات بواسطة برنامج قابل للتنفيذ سيتم توفيره من قبل المضيف. يمكن أيضًا إرسال التنبؤ بكل أسبوع من خلال طريقتين تمامًا مثل تنزيل البيانات
ما الذي يجب استخلاصه من هذه المقالة:
- It is very challenging and of great scientific value and social significance to carry out the research work of precursor observation, correlation analysis, precursor mechanism research and earthquake three-element prediction model around the solution of earthquake prediction and forecast problem.
- على مدى السنوات الأربع الماضية ، نشر فريق AETA أكثر من 4 + 300 أنظمة حسية ، تستخدم لجمع البيانات من الصوتيات والمجالات الكهرومغناطيسية في المناطق المتضررة من الزلزال في الغالب في منطقة سيتشوان ، وقد تم حاليًا جمع أكثر من 3 تيرابايت من البيانات.
- باستخدام هذه البيانات ، تمكن الفريق من تدريب الخوارزميات الخاصة بهم لفرز البيانات السابقة التي أدت إلى حدوث زلزال وأثناءه وبعده ، لتعليم الخوارزمية للتنبؤ بالزلازل المستقبلية باستخدام بيانات في الوقت الفعلي.
