La IA y los problemas difíciles del mundo · Ciencias de la Tierra y del clima · arXiv · 2026-10-21
HypoNet Nankai PS: determinación rápida de hipocentros para la fosa de Nankai mediante redes neuronales informadas por la física con modelos tridimensionales de velocidad de las ondas P y S
Título original: HypoNet Nankai PS: rapid hypocenter determination for the Nankai Trough using physics-informed neural networks with three-dimensional P- and S-wave velocity models
La determinación rápida de hipocentros basada en modelos de velocidad sísmica 3D es computacionalmente exigente pero esencial para vigilar las zonas de subducción. HypoNet Nankai PS extiende un marco de tiempos de viaje basado en redes neuronales informadas por la física, de ondas P a ondas tanto P como S, y un procedimiento de entrenamiento revisado para la distribución de los puntos de colocación, la arquitectura de la red y el optimizador redujo sustancialmente las desviaciones cuadráticas medias respecto al algoritmo original en pruebas comparativas frente al método fast marching. Aplicado a 223 terremotos registrados por estaciones DONET frente a la península de Kii, coincidió con el catálogo de la JMA bajo la red y situó los eventos más hacia mar adentro sustancialmente a menor profundidad, en la corteza oceánica y la parte más superficial del manto, en consonancia con reubicaciones previas que emplearon datos DONET y modelos de velocidad 3D.