একটি গভীর-শিক্ষার অ্যালগরিদম শহরের শব্দ ফিল্টার করে ভূমিকম্প সনাক্ত করতে পারে

লং বিচ এলাকা থেকে নেওয়া ডেটা সেটগুলিতে প্রয়োগ করা হলে, অ্যালগরিদমগুলি যথেষ্ট পরিমাণে বেশি ভূমিকম্প সনাক্ত করে এবং কীভাবে এবং কোথায় শুরু হয়েছিল তা খুঁজে বের করা সহজ করে তোলে। এবং যখন একটি থেকে ডেটা প্রয়োগ করা হয় ক্যালিফোর্নিয়াতেও লা হাবরায় 2014 সালের ভূমিকম্প, দলটি সরকারীভাবে রেকর্ড করা সংখ্যার তুলনায় “অস্বীকৃত” ডেটাতে চারগুণ বেশি ভূমিকম্প শনাক্ত করেছে।

ভূমিকম্পের সন্ধানে AI প্রয়োগ করাই একমাত্র কাজ নয়। পেন স্টেটের গবেষকরা গভীর-শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলিকে সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন যে পরিমাপের পরিবর্তনগুলি আসন্ন ভূমিকম্পগুলিকে নির্দেশ করতে পারে – এমন একটি কাজ যা শতাব্দী ধরে বিশেষজ্ঞদের বিভ্রান্ত করেছে৷ এবং স্ট্যানফোর্ড দলের সদস্যরা পূর্বে ভূমিকম্প সংকেতের মধ্যে ফেজ বাছাই বা ভূমিকম্পের তরঙ্গের আগমনের সময় পরিমাপের জন্য মডেলদের প্রশিক্ষণ দিয়েছিল, যা ভূমিকম্পের অবস্থান অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

গভীর-শিক্ষার অ্যালগরিদমগুলি ভূমিকম্প পর্যবেক্ষণের জন্য বিশেষভাবে উপযোগী কারণ তারা মানব ভূমিকম্পবিদদের কাছ থেকে বোঝা নিতে পারে, লন্ডনের রয়্যাল হলওয়ে ইউনিভার্সিটির সিসমোলজিস্ট পলা কোয়েলমিজার বলেছেন, যিনি এই গবেষণায় জড়িত ছিলেন না।

অতীতে, সিসমোলজিস্টরা সেন্সর দ্বারা উত্পাদিত গ্রাফগুলি দেখত যা ভূমিকম্পের সময় ভূমির গতি রেকর্ড করে এবং তারা দৃষ্টিশক্তি দ্বারা নিদর্শনগুলি সনাক্ত করবে। কোয়েলেমিজার বলেছেন, গভীর শিক্ষা সেই প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত এবং আরও সঠিক করে তুলতে পারে, বড় পরিমাণে ডেটা কাটতে সাহায্য করে।
“সেটা দেখাচ্ছে [the algorithm] একটি কোলাহলপূর্ণ শহুরে পরিবেশে কাজ করা খুবই উপযোগী, কারণ শহুরে পরিবেশে কোলাহল মোকাবেলা করা একটি দুঃস্বপ্ন হতে পারে এবং খুব চ্যালেঞ্জিং হতে পারে,” সে বলে৷

Related Posts