के चीनले चाँडै भूकम्पको भविष्यवाणी गर्न सक्छ?

1. भूकम्प विनाशकारी हुन सक्छ र आधुनिक युगदेखि यता यस्तो प्रकोपहरूको सही अनुमान लगाउन सक्ने प्रणाली हुने आशा थियो।
2. A को नामबाट एक चिनियाँ कम्पनीकोस्टिक विद्युत चुम्बकीय एआई लाई'। समाधान भेट्टाएको हुन सक्छ
3. २०२० मा, शीर्ष १० टोलीहरूले YES / NO हिट-दर, उच्च स्थान शुद्धता, र परिमाणको लागि %०% भन्दा बढि सटीकता दर हासिल गरे।

भर्खरै, पेकिंग युनिवर्सिटीको एक अनुसन्धान टोलीले भूकम्पको पूर्वानुमान गर्न डिजाइन गरिएको प्रणालीमा काम गर्न शुरू गर्‍यो उनीहरूको आशाजनक सही नतीजाको अघि। मानिसहरूले ठूलो डाटाको उपयोग गर्ने र एआईलाई मानव जातिलाई ठूलो सहयोग गर्ने प्रशिक्षणको डिजिटल संसारमा प्रवेश गर्न थालेका छन्।

अनुसन्धान टोलीले यस परियोजनाको नाम राखेको छ AETAजसको अर्थ हो 'ध्वनिक विद्युत चुम्बकीय टू एआई'। टोलीले २०१० मा यस अभियानको शुरुवात गर्‍यो, दुई विनाशकारी भूकम्पले सिचुआन र किन्घाईमा hit,००,००० भन्दा बढी व्यक्तिको जीवनलाई असर गर्यो।

विगत years बर्षमा, एईटीए टोलीले 4००+ भन्दा बढी part-भाग संवेदी प्रणालीहरू तैनाथ गरेको छ, भूकम्प प्रभावित क्षेत्रहरूमा ध्वनिकी र विद्युत चुम्बकीय क्षेत्रहरूको डाटा स to्कलन गर्न प्रयोग गरिएको छ, वर्तमानमा सिचुआन क्षेत्रमा हाल T० टीबी भन्दा बढी डाटा स .्कलन गरिएको छ।

यस डाटाको साथ, टोलीले भूकम्प पछि, पछि र पछि भूकम्प पछिल्लो डाटा मार्फत क्रमबद्ध गर्न एल्गोरिथ्मलाई वास्तविक-समय डाटा प्रयोग गरेर भविष्यको भूकम्पहरूको पूर्वानुमान गर्न सिकाउँदछ।

२०२० मा एईटीए टोलीले month महिनाको प्रतियोगिताको आयोजना गर्‍यो, चिनियाँ विश्वविद्यालयहरू, अनुसन्धान केन्द्रहरू र विद्यार्थीहरूलाई भाग लिन आमन्त्रित गर्यो। एईटीए टोलीले विगत over बर्षमा भेला भएका सबै डाटा साझा गर्नुभयो, भूकम्प पत्ता लाग्ने समयको शीटको साथ। त्यसपछि उनीहरूले टोलीलाई प्रत्यक्ष डेटामा पहुँच दिए र प्रतियोगीहरूले उनीहरूको नतिजा सबमिट गराए। 

प्रत्येक टोलीबाट एल्गोरिथ्मको शुद्धता key प्रमुख कारकहरूमा निर्धारण गरिन्छ: पहिलो, भूकम्प हुनेछ वा हुँदैनको लागि YES / NO दर, दोस्रो, भूकम्पको केन्द्रबिन्दु, र तेस्रो, भूकम्पको परिमाण। यी measure मापनहरूले टीमको सफलता दर निर्धारण गर्दछ। 

२०२० मा, शीर्ष १० टोलीहरूले YES / NO हिट-दर, उच्च स्थान शुद्धता, र परिमाणको लागि %०% भन्दा बढि सटीकता दर हासिल गरे। 

हाल, एईटीए टोलीले २०२१ को लागि नयाँ प्रतियोगिता सुरु गर्‍यो, अन्तर्राष्ट्रिय समुदायलाई दर्ता गर्न र भाग लिन आमन्त्रित गर्दै। २०२१ प्रतिस्पर्धा दर्ता खुला छ र मार्च 31१ सम्म रहनेछ।

AETA को हार्डवेयर संवेदी प्रणाली द्वारा विकसित गरिएको थियो SVV, एक नवीनता केन्द्रित हार्डवेयर विकास, र निर्माण कम्पनी। यसबाहेक, एईटीए प्रोजेक्टले CSDN, Capgemini, र अन्य अन्य संस्थाहरूको ध्यान खिचेको छ। 

एईटीए टोली, र साझेदारहरू अटल छन् कि हामी भूकम्प पूर्वानुमानको पछाडिको रहस्यलाई सुल्झाउनेछौं, र विश्वव्यापी रूपमा यस समाधानको विस्तार गर्न सुरु गर्नेछौं, भविष्यमा लाखौंको ज्यान बचाउनेछौं। 

चीन लगातार एउटा भूकम्प र व्यापक रूपमा वितरित गल्ती जोन भएको देश हो। भूकम्प, विशेष गरी ठूला भूकम्प, एक पटक मानिसहरुको सचेतना बिना घनी जनसंख्या भएको ठाउँमा एक पटक मानिसहरुको जीवन र सम्पत्तिलाई अकौंनीय क्षति पुर्‍याउन सक्छ। भूकम्प पूर्वानुमान र पूर्वानुमान समस्याको समाधानको वरिपरिको अवलोकन, सहसंबंध विश्लेषण, अग्रदूत संयन्त्र अनुसन्धान र भूकम्प तीन तत्व पूर्वानुमान मोडेलको अनुसन्धान कार्य पूरा गर्न यो धेरै चुनौतीपूर्ण र ठूलो वैज्ञानिक मूल्य र सामाजिक महत्त्वको छ।

पेकिंग विश्वविद्यालय शेन्जेन ग्रेजुएट स्कूलको भूकम्प निगरानी र भविष्यवाणी टेक्नोलोजी अनुसन्धान केन्द्रले एक ब्रॉडबैंड इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक गडबडी र भू-ध्वनिक निगरानी प्रणाली विकसित गरेको छ, नाम बहु बहु-भूकम्प निगरानी र भविष्यवाणी प्रणाली एईटीए।

AETA, ध्वनिक र विद्युत चुम्बकीय टु एआई को लागी छोटो, प्रणाली समावेश:

• एक ध्वनिक सेन्सर प्रोब: भू-ध्वनिक डेटा स collect्कलन गर्न
• एक विद्युत चुम्बकीय सेन्सर प्रोब: विद्युत चुम्बकीय गडबडी डाटा स collect्कलन गर्न
• एउटा टर्मिनल उपकरण: दुई सेन्सरलाई केबलद्वारा जोड्दछ, डाटा प्रक्रियाको लागि, अस्थायी भण्डारण र अपलोडिंगको लागि (केबल, वाइफाइ वा / / G जी नेटवर्क मार्फत)
• डाटा भण्डारण: हाल AliCloud प्रयोग गर्दै

२०१ 2016 देखि चीनको भूकम्प सक्रिय क्षेत्रहरूमा 300०० सेटहरू परिचालन गरिएको छ, जसमध्ये सिचुआन / युन्नान र छिमेकी प्रान्तहरूमा २240० सेट, र अन्य क्षेत्रमा 60० सेटहरू छन्। थप प्रणाली उपलब्ध हुने बित्तिकै थप प्रणालीहरू प्रयोग गरिनेछ। हाल, 38 20TB डाटा संकलन गरिएको छ, र २०GB डाटा दैनिक संकलन भइरहेको छ। हामीले आसन्न भूकम्प सुविधाहरुको साथ भूकम्प सम्बन्धी केहि संकेत विशेषताहरु पत्ता लगायौं। यी खोजहरूको आधारमा, बलियो भूकम्पहरूको आसन्न पूर्वानुमान गरिएको थियो। यद्यपि केहि प्रगति भइसकेको छ, तर भूकम्पको पूर्वानुमान र पूर्वानुमानको समस्याको समाधानका लागि थप विश्लेषण र अनुसन्धान आवश्यक छ।

उद्देश्य

"एईटीए भूकम्प पूर्वानुमान एआई एल्गोरिथ्म प्रतियोगिता" को उद्देश्य पूर्वावलोकन अवलोकन डाटा र भूकम्प तीन तत्वहरू नवीन आल्गोरिदम मार्फत खनन गर्ने, आसन्न भूकम्प सम्बन्धी असामान्य संकेतहरू र सुविधाहरू पत्ता लगाउने, र ऐतिहासिक अवलोकन डाटा र भूकम्प सूचीमा आधारित भूकम्प भविष्यवाणी मोडेल निर्माण गर्ने उद्देश्य रहेको छ। भूकम्प भविष्यवाणी र पूर्वानुमानको वैज्ञानिक समस्याहरूको समाधान प्रमोट गर्ने आशा। साथसाथै हामी यो पनि आशा गर्दछौं कि यस प्रतिस्पर्धाको माध्यमबाट अधिक ध्यान र सबै क्षेत्रका व्यक्तिहरूको सहभागिता संलग्न हुनेछ र भूकम्पको पूर्वानुमान र पूर्वानुमानमा थप उपन्यास प्रविधि र विधिहरू लागू हुनेछन्।

समस्या र डाटा

सिचुआन र युन्नान क्षेत्रमा एटा नेटवर्कको ऐतिहासिक डाटाको आधारमा प्रत्येक आइतवार भैंचालो भविष्यवाणी। लक्षित भूकम्पको परिमाण equal.। भन्दा बराबर वा ठूलो हुनुपर्छ। लक्ष्य क्षेत्र २२ ° N--3.5 ° N, ° ° ° E -22 ° E हो। लक्षित क्षेत्रमा 34. 98 वा ठूलोको भूकम्पको लागि, १०० किलोमिटर भित्र कुनै AETA स्टेशन छैन भने यसलाई गणना गरिने छैन।

मोडेल निर्माणका लागि प्रशिक्षण डाटा

इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक गडबडी र भू-ध्वनिक को kinds १ प्रकारको फीचर डाटा सबै टिमहरुलाई दिइनेछ। प्रत्येक डाटाको मध्यान्तर १० मिनेट हुन्छ जुन टाइमस्ट्याम्पले चिन्ह लगाएको हुन्छ। Kinds १ प्रकारका फीचर डाटाको विशिष्टता पढ्ने फाइलमा निर्दिष्ट गरिनेछ। डाटाको समय अवधि १ अक्टोबर २०१ 91 देखि डिसेम्बर th१ सम्म २०२० सम्म छ। साथै, लक्षित क्षेत्रमा ≥≥.≥ भूकम्प घटनाहरूको भूकम्प सूची पनि प्रदान गरिएको छ। भूकम्प सूची चीन भूकम्प नेटवर्क सेन्टरबाट छ (CENC, http://news.ceic.ac.cn)

भविष्यवाणीको लागि वास्तविक समय डाटा

१ जनवरी २०२१ देखि, इलेक्ट्रोमॅग्नेटिक गडबडी र भू-ध्वनिकको kinds १ प्रकारका फीचर डाटा प्रत्येक हप्ता अपडेट हुनेछन्। टोलीहरूले हप्तामा डाटा डाउनलोड गर्न सक्दछन्। डाटा डाउनलोड गर्नका लागि दुई तरिकाहरू छन्। एउटा हो मैन्युअल्ली वेबसाइटबाट डाटा डाउनलोड गर्न। अर्को एउटा होईन एक्टेक्युटेबल प्रोग्राम मार्फत लग इन डाटा सर्वर स्वचालित रूपमा डाउनलोड गर्न जुन होस्टद्वारा आपूर्ति गरिने छ। प्रत्येक हप्ताको भविष्यवाणी पनि डेटा डाउनलोड जस्तै दुई तरिकाहरू मार्फत बुझाउन सकिन्छ