<p><p>A mesterséges intelligencia megjelenése előtt a szakértők gyakran kézzel elemezték a szeizmikus adatokat a földrengések észleléséhez. Ez a módszer azonban időigényes, költséges volt, és kevesebb földrengést azonosított. A gépi tanulás forradalmasította ezt a területet: a kutatók mostanra tízszer több szeizmikus eseményt azonosítottak és osztályoztak a Yellowstone-kaldera 2008–2022 közötti történelmi adataiban, mint korábban.</p><p>A Western University mérnöke, Bing Li hangsúlyozta, hogy a hagyományos módszerek nem skálázhatóak, míg a mélytanulási algoritmusok és egy részletes 3D-s sebességmodell segítségével létrehoztak egy 15 éves, nagy felbontású földrengés-katalógust a Yellowstone térségében. Ezzel a módszerrel a kaldera szeizmikus adatbázisa most már 86 276 földrengést tartalmaz, ami jelentősen hozzájárul a vulkáni és tektonikus folyamatok megértéséhez. A kalderák – mint Yellowstone – óriási méretű vulkáni depressziók, ahol a földrengések gyakran kőzetrepedések miatt következnek be.</p><p>A tanulmány szerint Yellowstone földrengéseinek több mint fele úgynevezett „földrengésrajokhoz” kapcsolódik, amelyek nem a hagyományos főütés-utánrengés mintát követik. Li szerint ezek a rajok gyakran kevésbé fejlett törések mentén alakulnak ki, és bár még nincs teljes mértékben megértve, hogyan váltják ki egymást az ilyen események, a statisztikai módszerek és a bővült adatbázis segítségével most már jobban tanulmányozhatók.</p><p>A kutatás nemcsak a Yellowstone biztonságának javítását szolgálja, hanem más vulkáni területeken is alkalmazható lehet a kockázatcsökkentés és a geotermikus energia fejlesztése szempontjából. Ahogy Li is hangsúlyozta, a szeizmicitás mintáinak megértése kulcsfontosságú a közvélemény tájékoztatásában és a veszélyforrások elkerülésében. Mindez azt bizonyítja, hogy a világ első nemzeti parkja még mindig rejtélyeket tartogat – mint például a Norris Geyser-medencében nemrég megnyíló új lyuk.</p><br></p>
 <p>Ez a cikk a Neural News AI (V1) verziójával készült.</p>
 <p>Forrás: <a href="https://gizmodo.com/humans-counted-8600-earthquakes-in-yellowstone-ai-says-were-not-even-close-2000633417" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://gizmodo.com/humans-counted-8600-earthquakes-in-yellowstone-ai-says-were-not-even-close-2000633417</a>.</p>
 <p>A képet <a href="https://unsplash.com/photos/grayscale-photo-of-a-wooden-floor-yNFVWsQicdg" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Shefali Lincoln</a> készítette, mely az <a href="https://unsplash.com/@sheflincoln" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Unsplash</a>-on található.</p>

A mesterséges intelligencia forradalma a földrengések felderítésében
A mesterséges intelligencia megjelenése előtt a szakértők gyakran kézzel elemezték a szeizmikus adatokat a földrengések észleléséhez. Ez a módszer azonban időigényes, költséges, és kevesebb rengést azonosít. A gépi tanulás forradalmasította a területet, lehetővé téve a történelmi adatok újraértelmezését. A kutatók most tízszer több földrengést azonosítottak a Yellowstone-kaldera 2008 és 2022 közötti adataiban, mint korábban. A mesterséges intelligencia segítségével részletesebb képet kaptak a vulkáni és szeizmikus rendszerekről. A Yellowstone-kaldera alatti földrengések több mint fele úgynevezett "földrengés-rohamokhoz" tartozik, amelyek nem követik a hagyományos főütés-utórengés mintát. Ezek az események kevésbé fejlett törések mentén zajlanak. Az új módszer nemcsak a biztonsági intézkedések fejlesztését segíti, hanem lehetővé teszi a geotermikus energia biztonságosabb hasznosítását is. A Yellowstone továbbra is rejtélyeket tartogat a kutatók számára.