{"id":6035,"date":"2023-09-30T13:30:57","date_gmt":"2023-09-30T13:30:57","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6035"},"modified":"2023-09-30T13:43:22","modified_gmt":"2023-09-30T13:43:22","slug":"ai-revolutionizes-earthquake-and-aftershock-forecasting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/sv\/2023\/09\/ai-revolutionizes-earthquake-and-aftershock-forecasting\/","title":{"rendered":"AI revolutionerar prognoser f\u00f6r jordb\u00e4vningar och efterskalv"},"content":{"rendered":"

Maskininl\u00e4rning (ML) banar v\u00e4g f\u00f6r banbrytande f\u00f6rb\u00e4ttringar av jordb\u00e4vningsprognoser, inklusive b\u00e5de prim\u00e4ra skalv och efterskalv.\u00a0<\/b><\/p>\n

I tre nya artiklar har man utnyttjat modeller f\u00f6r djupinl\u00e4rning, som enligt prelimin\u00e4ra resultat \u00f6vertr\u00e4ffar konventionella statistiska metoder n\u00e4r det g\u00e4ller att f\u00f6ruts\u00e4ga jordb\u00e4vningar.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c4ven om dessa studier \u00e4r relativt specifika - i f\u00f6rsta hand f\u00f6ruts\u00e4gelser av efterskalv efter en st\u00f6rre seismisk h\u00e4ndelse - inneb\u00e4r de ett stort steg fram\u00e5t f\u00f6r prediktiva jordb\u00e4vningsprognoser.\u00a0<\/span><\/p>\n

Morgan Page, seismolog fr\u00e5n US Geological Survey (USGS) i Pasadena, Kalifornien, uttryckte sin entusiasm \u00f6ver framstegen och sa: \"Jag \u00e4r verkligen glad \u00f6ver att det h\u00e4r \u00e4ntligen h\u00e4nder.\"<\/span><\/p>\n

Det \u00e4r dock viktigt att avmystifiera vad jordb\u00e4vningsprognoser inneb\u00e4r. De handlar inte om att fastst\u00e4lla en seismisk h\u00e4ndelses exakta tid eller plats. Den gamla id\u00e9n om att f\u00f6ruts\u00e4ga en jordb\u00e4vnings magnitud, plats och tid - ungef\u00e4r som att s\u00e4ga \"n\u00e4sta s\u00f6ndag kl. 8.00\" - \u00e4r inte realistisk.\u00a0<\/span><\/p>\n

Med hj\u00e4lp av statistiska analyser \u00e4r seismologerna nu b\u00e4ttre rustade f\u00f6r att bed\u00f6ma bredare m\u00f6nster, inklusive att uppskatta potentiella efterskalv.<\/span><\/p>\n

Deep learning trivs med massiva datam\u00e4ngder och kan f\u00f6ruts\u00e4ga kommande jordb\u00e4vningar baserat p\u00e5 historiska jordb\u00e4vningsdata. <\/span><\/p>\n

Det har dock inte varit en okomplicerad resa, eftersom stora jordb\u00e4vningar \u00e4r relativt s\u00e4llsynta och uppgifterna \u00e4r knapph\u00e4ndiga.\u00a0<\/span><\/p>\n

Om tidningarna<\/span><\/h2>\n

Tre nyligen genomf\u00f6rda studier<\/a> <\/span>lyfta fram AI:s potential n\u00e4r det g\u00e4ller att f\u00f6ruts\u00e4ga jordb\u00e4vningar:<\/p>\n