L'IA face aux grands problèmes du monde · Sciences de la Terre et du climat · arXiv · 2026-10-21
HypoNet Nankai PS : détermination rapide des hypocentres dans la fosse de Nankai à l'aide de réseaux de neurones informés par la physique avec des modèles tridimensionnels de vitesse des ondes P et S
Titre 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 détermination rapide des hypocentres à partir de modèles de vitesse sismique 3D est exigeante en ressources de calcul mais essentielle pour la surveillance des zones de subduction. HypoNet Nankai PS étend un cadre de réseaux de neurones informés par la physique pour les temps de trajet des ondes P aux ondes P et S, et une procédure d'entraînement révisée portant sur la distribution des points de collocation, l'architecture du réseau et l'optimiseur a substantiellement réduit les écarts quadratiques moyens par rapport à l'algorithme d'origine lors de benchmarks face à la méthode fast marching. Appliqué à 223 séismes enregistrés par les stations DONET au large de la péninsule de Kii, il concorde avec le catalogue de la JMA sous le réseau et place les événements situés plus au large à des profondeurs nettement moindres, dans la croûte océanique et le manteau supérieur, en accord avec les relocalisations antérieures utilisant les données DONET et des modèles de vitesse 3D.