AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · पृथ्वी और जलवायु विज्ञान · arXiv · 2026-10-21

HypoNet Nankai PS: त्रि-विमीय P- और S-तरंग वेग मॉडलों वाले फ़िज़िक्स-इनफ़ॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके Nankai Trough के लिए त्वरित हाइपोसेंटर निर्धारण

मूल शीर्षक: HypoNet Nankai PS: rapid hypocenter determination for the Nankai Trough using physics-informed neural networks with three-dimensional P- and S-wave velocity models

3डी भूकंपीय वेग मॉडलों पर आधारित शीघ्र हाइपोसेंटर निर्धारण गणना की दृष्टि से बेहद महंगा है, परंतु सबडक्शन क्षेत्रों की निगरानी के लिए अपरिहार्य है। HypoNet Nankai PS, फ़िज़िक्स-इनफ़ॉर्म्ड न्यूरल नेटवर्क ट्रैवल-टाइम फ़्रेमवर्क को P-तरंग से बढ़ाकर P- और S-दोनों तरंगों तक विस्तारित करता है, और कोलोकेशन-पॉइंट वितरण, नेटवर्क आर्किटेक्चर तथा ऑप्टिमाइज़र के लिए संशोधित प्रशिक्षण प्रक्रिया ने फ़ास्ट मार्चिंग विधि के विरुद्ध बेंचमार्क में मूल एल्गोरिद्म की तुलना में रूट-मीन-स्क्वायर विचलनों में पर्याप्त कमी दर्ज की। कीई प्रायद्वीप (Kii Peninsula) के तट से दूर स्थित DONET स्टेशनों द्वारा रिकॉर्ड किए गए 223 भूकंपों पर लागू करने पर, यह नेटवर्क के नीचे JMA कैटलॉग से मेल खाता है और समुद्र की ओर अधिक दूर की घटनाओं को काफ़ी उथले — महासागरीय क्रस्ट और सबसे ऊपरी मैंटल में — स्थापित करता है, जो DONET डेटा और 3डी वेग मॉडलों का उपयोग करने वाले पिछले रीलोकेशनों के अनुरूप है।

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