+0
Сохранить Сохранено 7
×

Новые алгоритмы предскажут землетрясения и нашествие вредителей


Новые алгоритмы предскажут землетрясения и нашествие вредителей

© Pixabay

Два алгоритма, разработанные учеными-компьютерщиками из Калифорнийского университета, способны улучшить мониторинг землетрясений, помочь фермерам защитить свои посевы от опасных насекомых, контролировать здоровье домашних птиц и животных. Они обнаруживают закономерности в гигантских объемах данных быстрее и с меньшими затратами, чем другие современные методы.

Современные приборы, которые фиксируют события, происходящие многократно в течение определенного периода времени, собирают слишком много данных. В этом потоке чрезвычайно сложно обнаружить закономерности. Анализ временных рядов исправляет ситуацию, но для очень больших объемов информации этот набор методов становится непрактичным. Он требует слишком много графических процессоров, что увеличивает стоимость решения задачи.

Американские ученые Захари Циммерман и Розмари Борнс из Университета Калифорнии, используя алгоритм профессора информатики Имонна Кио, создали новый метод обработки больших наборов данных и запустили его на 40 графических процессорах, размещенных в облаке Amazon Web Services.

Алгоритм, названный SCAMP, проанализировал двухлетние записи сейсмических датчиков из разлома Сан-Андреас в Калифорнии всего за 10 часов. Он выявил в 16 раз больше землетрясений, чем было известно ранее. Работа стоила 300 долларов.

«Трудно переоценить этот алгоритм. Чтобы продемонстрировать его возможности, мы сделали один квинтиллион (единица с 18 нулями) парных сравнений фрагментов данных о землетрясениях. Ничто похожего в литературе не встречается даже в пределах 0,1% этого количества», — цитирует слова Кео издание EurekAlert.

В поисках землетрясений

Самая фундаментальная проблема в сейсмологии — выявление землетрясений. Ученые внесли ряд методологических улучшений, применяя стратегии из информатики. Они ищут сходные повторяющиеся сигналы. Преимуществом нового метода является то, что набор данных, который вы можете использовать, намного больше. «Раньше мы радовались, оперируя двухмесячным временным интервалом», — отметил доцент сейсмологии Гарет Фаннинг, соавтор работы.

Другие методы выявления землетрясений требуют, чтобы алгоритм находил последовательности, которые соответствуют уже произошедшему сейсмическому событию. Разработка калифорнийских ученых вместо этого сравнивает все данные определенного временного промежутка. Поэтому она позволяет идентифицировать землетрясения, которые не обязательно соответствуют образцу.

Например, проведенный анализ информации с сейсмодатчиков обнаружил слабые, низкочастотные землетрясения под разломом Сан-Андреас. Они сопровождают глубокие, медленные движения тектонических плит. Серии низкочастотных толчков иногда предшествовали мощным землетрясениям, например, в Японии десять лет назад. Выявление низкочастотных толчков способно улучшить прогнозы мощных стихийных бедствий, а также помочь ученым отслеживать движения тектонических плит.

От землетрясений до цыплят и насекомых-вредителей

Алгоритм SCAMP может также обнаруживать сельскохозяйственных вредителей. Кио установил датчики, которые регистрировали движения насекомых, высасывающих соки из листьев. Это помогло идентифицировать азиатского цитрусового псиллида. Насекомое опустошает плантации цитрусовых культур, распространяя бактерии, которые вызывают заболевания растений.

SCAMP при помощи системы датчиков, закрепленных на цыплятах, помог выявить закономерности в их кормлении и других типах поведения. Приборы в течение нескольких дней измеряли скорость и направление движения, алгоритм анализировал поступающую информацию.

Однако у SCAMP есть одно ограничение — необходимо собрать все данные определенного промежутка времени перед анализом. «В случае сейсмологических данных это возможно. Или в научном исследовании мы можем гонять курицу в течение десяти часов и потом проанализировать данные. Но с потоковой передачей данных прямо с сенсора мы не можем ждать десять часов. Мы хотим научиться понимать, что происходит прямо сейчас», — отметил еще один автор работы Филипп Бриск.

Пара секунд — огромный срок

Поэтому Циммерман попробовал усовершенствовать алгоритм, используя матричный профиль, сгенерированный SCAMP при анализе информации сейсмодатчиков в Сан-Андреас. Новый метод получил название LAMP. Он сравнивает потоковые данные с примерами, которые видел ранее. При этом программа учится выбрать наиболее важную информацию, поступающую с датчика.

«Наличие матричного профиля означает, что вы можете сразу узнать, что важно, а что нет. Вы можете выполнять проверку в режиме реального времени» — пояснил Циммерман.

Ускорение интерпретации сейсмических данных может улучшить существующие системы предупреждения о землетрясениях. «При раннем предупреждении вы пытаетесь обнаружить и передать информацию в центральную систему, которая оценивает, является это событие сильным землетрясением или нет. Новый алгоритм потенциально может выполнить большую часть этой работы до того, как информация будет передана в систему. Вы можете сэкономить время на вычислениях, выиграв для людей пару лишних секунд, чтобы лечь, спрятаться или убежать. В раннем предупреждении землетрясений пара секунд — огромный срок», — заключил Фаннинг.

Накануне мощное землетрясение в Албании стало причиной гибели, по меньшей мере, 18 человек. Сотни получили ранения.


  • Телеграм
  • Дзен
  • Подписывайтесь на наши каналы и первыми узнавайте о главных новостях и важнейших событиях дня.

Нам важно ваше мнение!

+0

 

   

Комментарии (0)