Den senaste tidens utveckling av framkallad seismiskhet i Centralamerika kräver uttömmande kataloger för att förbättra den seismiska farobedömningen. Under de senaste decennierna har volymen seismiska data ökat exponentiellt, vilket skapar ett behov av effektiva algoritmer för att på ett tillförlitligt sätt upptäcka och lokalisera jordbävningar. Dagens mest avancerade metoder söker igenom det stora antalet kontinuerliga seismiska rekord och söker efter att upprepa seismiska signaler. Vi utnyttjar de senaste framstegen inom artificiell intelligens och nuvarande ConvNetQuake, en mycket skalbar konvolutionella neurala nätverk för jordbävning upptäckt och plats från en enda vågform. Vi använder vår teknik för att studera den inducerade seismiciteten i Oklahoma, USA. Vi upptäcker mer än 17 gånger fler jordbävningar än vad som tidigare katalogiserats av Oklahoma Geological Survey. Vår algoritm är order av magnitud snabbare än etablerade metoder.
REF presenterade en metod för att identifiera jordbävningar med hjälp av konvolutionsnät som är storleksordningar snabbare än traditionella tekniker.
Convolutional neural network for earthquake detection and location
{'venue': 'Science Advances', 'journal': 'Science Advances', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Biology', 'Physics', 'Medicine']}