Une application d’intelligence artificielle qui filtre le bruit de la ville pour permettre des données de capteur sismique plus claires

UrbanDenoiser : une application d'intelligence artificielle qui filtre le bruit de la ville pour permettre des données de capteur sismique plus claires

Crédits : Lei Yang

Une équipe de chercheurs de l’Université de Stanford, en collaboration avec un collègue de l’Académie chinoise des sciences, a construit un système de filtration basé sur l’IA pour supprimer le bruit des données des capteurs sismiques dans les zones urbaines. Dans leur article publié dans la revue Avancées scientifiquesle groupe décrit la formation de son application et son test par rapport aux données réelles d’un événement sismique antérieur.

Afin d’alerter à l’avance lorsqu’un tremblement de terre est détecté, les scientifiques ont placé des sismomètres dans les zones sujettes aux tremblements de terre, y compris les zones urbaines où les tremblements de terre font le plus de dégâts et blessent ou tuent le plus de personnes. Mais les sismologues ont trouvé difficile de trier les données sismiques liées aux mouvements naturels du sol des données liées à la vie urbaine. Ils notent que les activités humaines dans les villes, telles que les véhicules et les trains, produisent beaucoup de bruit sismique. Dans ce nouvel effort, les chercheurs ont développé une application d’apprentissage en profondeur qui détermine quelles données sismiques sont naturelles et lesquelles sont artificielles et filtre celles qui ne sont pas naturelles.

Les chercheurs appellent leur nouvelle application UrbanDenoiser. Il a été construit à l’aide d’une application d’apprentissage en profondeur et formé sur 80 000 échantillons de bruit sismique urbain ainsi que sur 33 751 échantillons d’activité sismique naturelle enregistrée. L’équipe a appliqué son système de filtrage aux données sismiques enregistrées à Long Beach, en Californie, pour voir à quel point cela fonctionnait. Ils ont constaté qu’il améliorait le niveau des signaux souhaités par rapport au bruit de fond d’environ 15 décibels. Satisfaits des résultats, ils ont utilisé UrbanDenoiser pour analyser les données d’un tremblement de terre qui a frappé une zone voisine en 2014. Ils ont découvert que l’application était capable de détecter quatre fois plus de données que les capteurs sans filtrage.

Dans la vidéo ci-dessous (A), un bruit de fond anthropique important peut être vu avant que le front d’onde n’apparaisse à 7 secondes. Dans la deuxième vidéo (B), les données sont beaucoup plus propres.







Les points représentent les emplacements des capteurs. L’amplitude est indiquée par l’échelle à barres de couleur avec l’intensité du mouvement du sol. Alors que le fond en (a) contient un bruit anthropique important, le fond et le front d’onde en (b) sont beaucoup plus propres. 1 crédit






Les points représentent les emplacements des capteurs. L’amplitude est indiquée par l’échelle à barres de couleur avec l’intensité du mouvement du sol. Alors que le fond en (a) contient un bruit anthropique important, le fond et le front d’onde en (b) sont beaucoup plus propres. 1 crédit

Les chercheurs suggèrent que leur outil pourrait être utilisé pour le fluage peu profond, la concentration de contraintes localisées et la surveillance sismique de verrouillage intermédiaire. De plus, le système nécessite un recyclage avec des ensembles de données provenant de régions spécifiques avant de pouvoir être déployé en tant que système de surveillance.


Potentiel des modes de fuite pour révéler la structure souterraine


Plus d’information:
Lei Yang et al, Vers une surveillance améliorée des séismes urbains grâce à la suppression du bruit basée sur l’apprentissage en profondeur, Avancées scientifiques (2022). DOI : 10.1126 / sciadv.abl3564

© 2022 Réseau Science X

Citation: UrbanDenoiser : Une application d’IA qui filtre le bruit de la ville pour permettre des données de capteur sismique plus claires (14 avril 2022) récupéré le 14 avril 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-04-urbandenoiser-ai-application-filters -ville.html

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