人工智能可以幫助預(yù)測火山爆發(fā)
衛(wèi)星能夠提供關(guān)于全球活火山的數(shù)據(jù),但研究人員一直致力于利用這些數(shù)據(jù)來預(yù)測火山的危險(xiǎn)程度。這一想法很可能很快就能實(shí)現(xiàn),因?yàn)槟壳暗乃惴梢宰詣佑?jì)算火山風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)信號,從而幫助科學(xué)家在幾年內(nèi)建立全球火山預(yù)警系統(tǒng)。
本周,在華盛頓特區(qū)舉行的美國地球物理聯(lián)盟會議(AGU)上,該會議每半年舉行一次,展示了兩種預(yù)測火山爆發(fā)的方法。
在過去的幾年里,隨著歐洲航天局的衛(wèi)星Sentinel 1A和Sentinel 1B的發(fā)射,火山學(xué)領(lǐng)域致力于觀察火山周圍陸地的運(yùn)動情況。 Sentinel 1衛(wèi)星使用一種稱為雷達(dá)干涉測量的技術(shù),該技術(shù)能夠比較發(fā)送到地球和從地球反射的雷達(dá)信號,以跟蹤行星表面的變化。
值得一提的是,每隔6天,Sentinel 1衛(wèi)星都會重新檢測一次地球上的每個地點(diǎn),Sentinel團(tuán)隊(duì)能夠迅速收到這些高分辨率的觀測結(jié)果。
地面運(yùn)動的變化通常能反映火山下方的巖漿移動,但它不能完全預(yù)測火山爆發(fā)。
為了達(dá)到這一目標(biāo),團(tuán)隊(duì)必須教會他們的算法,不能輕易混淆地面運(yùn)動的大氣變化。為此運(yùn)用了一種稱為獨(dú)立成分分析的技術(shù),該技術(shù)能夠?qū)⑿盘柗纸獬刹煌牟糠郑豪绶謱哟髿饣蚨唐谕牧?,以及火山火山口或?cè)翼的地面移位。該技術(shù)使他們能夠捕捉最新的地面移動或移動速率變化,這兩者都可能是未來火山爆發(fā)的跡象。
與此同時,由英國布里斯托爾大學(xué)的火山學(xué)家朱麗葉·比格斯領(lǐng)導(dǎo)的另一個COMET團(tuán)隊(duì)使用人工智能構(gòu)建了第二種算法,被稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究人員首先使用來自Sentinel前身Envisat的原始干涉圖來訓(xùn)練他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),他們有一些火山爆發(fā)的例子。
為了解決這一問題,比格斯和她的同事創(chuàng)建了一個模擬火山噴發(fā)的合成數(shù)據(jù)集。阿爾比諾說,隨著更多Sentinel示例被上傳到算法中,預(yù)測結(jié)果將會越來越準(zhǔn)確。