मशीन लर्निंग और ग्रेविटी सिग्नल तेजी से बड़े भूकंपों का पता लगा सकते हैं

जनता से रिश्ता वेबडेस्क। बड़े पैमाने पर भूकंप न केवल जमीन को हिलाते हैं - वे पृथ्वी के गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र में प्रकाश की गति को समायोजित करते हैं। अब, शोधकर्ताओं ने इन छोटे गुरुत्वाकर्षण संकेतों की पहचान करने के लिए कंप्यूटरों को प्रशिक्षित किया है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे संकेतों का उपयोग एक मजबूत भूकंप के स्थान और आकार को लगभग तुरंत चिह्नित करने के लिए किया जा सकता है।

यह ग्रह के सबसे शक्तिशाली भूकंपों के लिए एक बहुत ही प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली बनाने का पहला कदम है, वैज्ञानिकों ने प्रकृति में 11 मई की रिपोर्ट दी है।

इस तरह की प्रणाली भूकंप विज्ञान में एक कांटेदार समस्या को हल करने में मदद कर सकती है: फ्रांस के नीस में यूनिवर्सिटी कोटे डी'ज़ूर के एक भूभौतिकीविद् एंड्रिया लिसियार्डी कहते हैं, ऐसा होने के तुरंत बाद बड़े पैमाने पर भूकंप की वास्तविक परिमाण को कैसे जल्दी से पिन किया जाए। उस क्षमता के बिना, तेजी से और प्रभावी रूप से खतरनाक चेतावनी जारी करना बहुत कठिन है जो जीवन बचा सकता है।

जैसे ही बड़े भूकंप आते हैं, कंपन और कंपकंपी जमीन के माध्यम से भूकंपीय तरंगें भेजती हैं जो सीस्मोमीटर पर बड़े झटके के रूप में दिखाई देती हैं। लेकिन वर्तमान भूकंपीय तरंग-आधारित पता लगाने के तरीकों में इस तरह की घटना के बाद कुछ सेकंड में 7.5 की तीव्रता और 9 की तीव्रता वाले भूकंप के बीच अंतर करने में कठिनाई होती है।

ऐसा इसलिए है क्योंकि परिमाण के प्रारंभिक अनुमान पी तरंगों नामक भूकंपीय तरंगों की ऊंचाई पर आधारित होते हैं, जो निगरानी स्टेशनों पर सबसे पहले पहुंचते हैं। फिर भी सबसे मजबूत भूकंपों के लिए, वे प्रारंभिक पी तरंग आयाम अधिकतम हो जाते हैं, जिससे विभिन्न परिमाणों के भूकंपों को अलग करना मुश्किल हो जाता है।

लेकिन भूकंपीय तरंगें भूकंप के शुरुआती संकेत नहीं हैं। एक बड़े भूकंप में घूमने वाला वह सारा द्रव्यमान भी विभिन्न स्थानों पर चट्टानों के घनत्व को बदल देता है। घनत्व में वे बदलाव पृथ्वी के गुरुत्वाकर्षण क्षेत्र में छोटे बदलावों का अनुवाद करते हैं, जो "इलास्टोग्रैविटी" तरंगों का उत्पादन करते हैं जो प्रकाश की गति से जमीन से यात्रा करते हैं - भूकंपीय तरंगों से भी तेज।

इस तरह के संकेतों को कभी पता लगाने के लिए बहुत छोटा माना जाता था, इंस्टीट्यूट डी फिजिक डु ग्लोब डी पेरिस के भूकंपविज्ञानी मार्टिन वेली कहते हैं, जो नए अध्ययन में शामिल नहीं थे। फिर 2017 में, वल्ली और उनके सहयोगियों ने भूकंपीय स्टेशन डेटा में इन इलास्टोग्रैविटी संकेतों को देखकर रिपोर्ट करने वाले पहले व्यक्ति थे। उन निष्कर्षों ने साबित कर दिया कि "आपके पास भूकंप की शुरुआत और उस समय के बीच एक खिड़की है जिस पर आप [भूकंपीय] तरंगें प्राप्त करते हैं, " वल्ली कहते हैं।

लेकिन शोधकर्ताओं ने अभी भी इस बात पर विचार किया है कि इन इलास्टोग्रैविटी संकेतों को एक प्रभावी प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली में कैसे बदला जाए। चूंकि गुरुत्वाकर्षण के झटके छोटे होते हैं, इसलिए भूकंपीय डेटा में पृष्ठभूमि शोर से उन्हें अलग करना मुश्किल होता है। जब वैज्ञानिकों ने पूर्वव्यापी रूप से देखा, तो उन्होंने पाया कि पिछले 30 वर्षों में केवल छह मेगा-भूकंपों ने पहचाने जाने योग्य इलास्टोग्रैविटी सिग्नल उत्पन्न किए हैं, जिसमें 2011 में 9 तोहोकू-ओकी भूकंप शामिल है, जिसने एक विनाशकारी सूनामी उत्पन्न की जिसने जापान के फुकुशिमा में दो परमाणु ऊर्जा संयंत्रों को भर दिया। एसएन: 3/16/11)। (एपी तरंग-आधारित उस भूकंप की तीव्रता का प्रारंभिक अनुमान 7.9 था।)

यहीं से कंप्यूटर आ सकते हैं, Licciardi कहते हैं। उन्होंने और उनके सहयोगियों ने PEGSNet बनाया, जो एक मशीन लर्निंग नेटवर्क है जिसे "प्रॉम्प्ट इलास्टो ग्रेविटी सिग्नल" की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। शोधकर्ताओं ने जापान में एकत्र किए गए वास्तविक भूकंपीय डेटा और उसी क्षेत्र में भूकंप के लिए 500,000 नकली गुरुत्वाकर्षण संकेतों के संयोजन पर मशीनों को प्रशिक्षित किया। प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक ग्रेविटी डेटा आवश्यक है, Licciardi कहते हैं, क्योंकि वास्तविक डेटा बहुत दुर्लभ हैं, और मशीन लर्निंग मॉडल को डेटा में पैटर्न खोजने में सक्षम होने के लिए पर्याप्त इनपुट की आवश्यकता होती है।

एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, कंप्यूटरों को एक परीक्षण दिया गया: 2011 के तोहोकू भूकंप की उत्पत्ति और विकास को ट्रैक करें जैसे कि यह वास्तविक समय में हो रहा था। परिणाम आशाजनक था, Licciardi कहते हैं। एल्गोरिथ्म अन्य तरीकों की तुलना में पांच से 10 सेकंड पहले भूकंप की तीव्रता और स्थान दोनों की सटीक पहचान करने में सक्षम था।

यह अध्ययन अवधारणा का प्रमाण है और उम्मीद है कि प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के प्रोटोटाइप के लिए आधार है, Licciardi कहते हैं। "अभी, यह काम करने के लिए तैयार है ... जापान में। हम कुछ ऐसा बनाना चाहते हैं जो चिली और अलास्का सहित शक्तिशाली भूकंपों के लिए जाने जाने वाले अन्य क्षेत्रों में काम कर सके। आखिरकार, आशा है कि एक ऐसी प्रणाली का निर्माण किया जाए जो विश्व स्तर पर काम कर सके।

परिणाम बताते हैं कि पीईजीएसनेट में भूकंप की शुरुआती चेतावनियों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण होने की क्षमता है, खासकर जब अन्य भूकंप-पहचान उपकरणों के साथ प्रयोग किया जाता है, वल्ली कहते हैं।

अभी भी और काम करने की जरूरत है। एक बात के लिए, एल्गोरिदम को भूकंप की उत्पत्ति के लिए एक बिंदु की तलाश करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, जो कि दूर होने पर एक उचित अनुमान है। लेकिन करीब से देखें तो भूकंप की उत्पत्ति अब एक बिंदु की तरह नहीं दिखती है, यह वास्तव में एक बड़ा क्षेत्र है जो टूट गया है। अगर वैज्ञानिक सटीक अनुमान चाहते हैं कि भविष्य में कहां टूटना हुआ, तो मशीनों को क्षेत्रों की तलाश करने की जरूरत है, न कि अंक, वेली कहते हैं।

भविष्य में बड़ी प्रगति हो सकती है क्योंकि शोधकर्ता अधिक संवेदनशील उपकरण विकसित करते हैं जो कि छोटे क्वैक का भी पता लगा सकते हैं