La Cina può prevedere presto i terremoti?

sonda dispositivo 3
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La previsione dei terremoti può garantire una morte massiccia e un disastro. La risposta potrebbe arrivare dalla Cina da parte di AETA

  1. I terremoti possono essere devastanti e sin dall'età moderna si sperava di avere un sistema in grado di prevedere con precisione tali disastri.
  2. Una società cinese di nome Aelettromagnetico acustico per AI'. potrebbe aver trovato una soluzione
  3. Nel 2020, i primi 10 team hanno raggiunto un tasso di precisione di oltre il 70% per la percentuale di risultati SÌ / NO, la precisione della posizione elevata e l'ampiezza.

Recentemente, un gruppo di ricerca dell'Università di Pechino ha iniziato a lavorare su un sistema progettato per prevedere i terremoti giorni prima che si verifichino con risultati promettentemente accurati. Le persone hanno iniziato a muoversi nel mondo digitale sfruttando i big data e addestrando l'intelligenza artificiale per aiutare enormemente l'umanità.

Il team di ricerca ha chiamato questo progetto AETA, che sta per "Elettromagnetico acustico per AI'. Il team ha intrapreso questa missione dal 2010, dopo che due devastanti terremoti hanno colpito Sichuan e Qinghai, colpendo la vita di oltre 400,000 persone.

Negli ultimi 4 anni, il team AETA ha implementato oltre 300 sistemi sensoriali in 3 parti, utilizzati per raccogliere dati sull'acustica e sui campi elettromagnetici nelle aree terremotate prevalentemente nella regione del Sichuan, attualmente sono stati raccolti oltre 40 TB di dati.

Con questi dati, il team è stato in grado di addestrare i propri algoritmi per ordinare i dati passati prima, durante e dopo un terremoto, insegnando all'algoritmo a prevedere i terremoti futuri utilizzando dati in tempo reale.

Nel 2020 il team di AETA ha organizzato una competizione di 9 mesi, invitando le università, i centri di ricerca e gli studenti cinesi a partecipare. Il team AETA ha condiviso tutti i dati raccolti negli ultimi 4 anni, con un elenco delle volte in cui sono stati rilevati i terremoti. Hanno quindi dato alle squadre l'accesso ai dati in tempo reale e hanno chiesto ai concorrenti di inviare i loro risultati. 

L'accuratezza dell'algoritmo di ogni squadra è determinata in base a 3 fattori chiave: in primo luogo, un tasso SÌ / NO per stabilire se si verificherà un terremoto, in secondo luogo, l'epicentro del terremoto e, in terzo luogo, la magnitudo del terremoto. Queste 3 misurazioni determinano la percentuale di successo di una squadra. 

Nel 2020, i primi 10 team hanno raggiunto un tasso di precisione di oltre il 70% per la percentuale di risultati SÌ / NO, la precisione della posizione elevata e l'ampiezza. 

Attualmente, il team AETA ha lanciato un nuovo concorso per il 2021, invitando la comunità internazionale a registrarsi e partecipare. Sono aperte le iscrizioni al concorso 2021 e durerà fino al 31 marzo.

Il sistema sensoriale hardware dell'AETA è stato sviluppato da SIA, una società di sviluppo hardware e produzione focalizzata sull'innovazione. Inoltre, il progetto AETA ha attirato l'attenzione di CSDN, Capgemini e numerose altre istituzioni. 

Il team di AETA e i suoi partner sono fermamente convinti che risolveremo il mistero dietro la previsione dei terremoti e inizieremo ad espandere questa soluzione in tutto il mondo, salvando milioni di vite in futuro. 

La Cina è un paese con frequenti terremoti e zone di faglia ampiamente distribuite. I terremoti, in particolare i terremoti di grandi dimensioni, possono causare danni incalcolabili alla vita e alle proprietà delle persone una volta che si verificano in aree densamente popolate all'insaputa delle persone. È molto impegnativo e di grande valore scientifico e significato sociale svolgere il lavoro di ricerca di osservazione dei precursori, analisi di correlazione, ricerca sui meccanismi dei precursori e modello di previsione a tre elementi del terremoto attorno alla soluzione del problema di previsione e previsione dei terremoti.

Il Centro di ricerca tecnologica per il monitoraggio e la previsione dei terremoti dell'Università di Pechino, la Shenzhen Graduate School, ha sviluppato un sistema di monitoraggio geo-acustico e di disturbo elettromagnetico a banda larga, denominato sistema di previsione e monitoraggio dei terremoti multicomponente AETA.

AETA, abbreviazione di Acoustic & Electromagnetism To AI, il sistema include:

  • una sonda sensore acustico: per raccogliere dati geo-acustici
  • una sonda sensore elettromagnetico: per raccogliere dati sui disturbi elettromagnetici
  • un dispositivo terminale: si collega ai due sensori via cavo, per elaborazione dati, archiviazione temporanea e caricamento (via cavo, wifi o rete 3 / 4G)
  • archiviazione dei dati: attualmente si utilizza AliCloud

Dal 2016, 300 set sono stati schierati in alcune delle aree più terremotate della Cina, di cui 240 set in Sichuan / Yunnan e province limitrofe e 60 set in altre aree. Altri sistemi verranno implementati non appena saranno disponibili ulteriori finanziamenti. Attualmente sono stati raccolti 38 TB di dati e 20 GB di dati vengono raccolti ogni giorno. Abbiamo scoperto alcune caratteristiche del segnale relative a terremoti con caratteristiche sismiche imminenti. Sulla base di questi risultati, è stata effettuata la previsione imminente di forti terremoti. Sebbene siano stati compiuti alcuni progressi, la soluzione al problema della previsione e previsione dei terremoti a distanza richiede più analisi e ricerche.

Scopo

"AETA Earthquake Prediction AI Algorithm Competition" mira a estrarre la correlazione tra i dati di osservazione dei precursori e i tre elementi del terremoto attraverso algoritmi innovativi, scoprendo segnali e caratteristiche anomali legati ai terremoti imminenti e costruendo modelli di previsione dei terremoti basati sui dati di osservazione storica e sul catalogo dei terremoti, in la speranza di promuovere la soluzione dei problemi scientifici di previsione e previsione dei terremoti. Allo stesso tempo, ci auguriamo anche che, attraverso questa competizione, venga coinvolta una maggiore attenzione e partecipazione di persone di ogni estrazione sociale e che vengano applicate più nuove tecnologie e metodi nella previsione e previsione dei terremoti.

Problema e dati

Previsione del terremoto per la prossima settimana ogni domenica sulla base dei dati storici della rete AETA nella regione del Sichuan e dello Yunnan. La magnitudo del terremoto target dovrebbe essere uguale o maggiore di 3.5. La regione target è 22 ° N -34 ° N, 98 ° E -107 ° E. Per un terremoto di magnitudo 3.5 o superiore nell'area di destinazione, non verrà conteggiato se non è presente una stazione AETA entro 100 km.

Dati di addestramento per la costruzione del modello

91 tipi di dati caratteristici di disturbo elettromagnetico e geo-acustico saranno forniti a tutte le squadre. L'intervallo di tempo di ogni dato è di 10 minuti che è contrassegnato da timestamp. La specifica di 91 tipi di dati di funzionalità verrà specificata in un file read me. Il periodo di tempo dei dati va dal 1 ° ottobre 2016 al 31 dicembre 2020. Inoltre, viene fornito anche un catalogo di terremoti di eventi sismici ≥3.5 nella regione target. Il catalogo dei terremoti proviene dal China Earthquake Network Center (CENC, http://news.ceic.ac.cn)

Dati in tempo reale per la previsione

Dal 1 ° gennaio 2021, 91 tipi di dati sulle caratteristiche dei disturbi elettromagnetici e geo-acustici verranno aggiornati ogni settimana. I team possono scaricare i dati per settimana. Esistono due modi per scaricare i dati. Uno è scaricare manualmente i dati dal sito web. L'altro è quello di scaricare i dati automaticamente tramite il login al server di dati da un programma eseguibile che verrà fornito dall'host. La previsione di ogni settimana può essere inviata anche in due modi, proprio come il download dei dati

Circa l'autore

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Juergen T. Steinmetz

Juergen Thomas Steinmetz ha lavorato ininterrottamente nel settore dei viaggi e del turismo sin da quando era un adolescente in Germania (1977).
Lui ha fondato eTurboNews nel 1999 come prima newsletter online per l'industria mondiale del turismo di viaggio.

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