Pour la première fois, les sismologues peuvent caractériser les signaux résultant d'une activité humaine industrielle à l'échelle du continent à l'aide de l'informatique en nuage. Dans deux articles récemment publiés dans Lettres de recherche sismologique , des scientifiques du Laboratoire national de Los Alamos démontrent comment le "bruit" précédemment caractérisé peut désormais être considéré comme un signal spécifique dans une vaste zone géographique grâce à une approche innovante des analyses de données sismiques.

"Autrefois, les signaux sismiques d'origine humaine résultant d'activités industrielles étaient considérés comme du «bruit» qui polluait un ensemble de données, entraînant le rejet de données par ailleurs utiles, " a déclaré Omar Marcillo, sismologue au Laboratoire national de Los Alamos et auteur principal de l'étude. "Pour la première fois, nous avons pu identifier ce bruit de certaines grosses machines comme un signal distinct et l'extraire de l'ensemble de données, nous permettant de séparer les signaux naturels des signaux anthropiques."

L'étude a utilisé une année de données provenant de plus de 1, 700 stations sismiques dans les États-Unis contigus. Marcillo a détecté environ 1,5 million de séquences de bruit industriel, ce qui correspond en moyenne à environ 2,4 détections par jour à chaque station.

"Cela nous montre à quel point le bruit industriel est omniprésent, " a déclaré Marcillo. " Il est important que nous puissions le caractériser et le séparer des autres signaux sismiques afin que nous puissions comprendre exactement ce que nous regardons lorsque nous analysons l'activité sismique. "

Ces données ont été consultées et traitées à l'aide de l'informatique en nuage, une nouvelle approche qui permet une plus grande évolutivité et une plus grande flexibilité dans la recherche sismologique. L'approche est détaillée dans un document d'accompagnement, qui a démontré comment les services de cloud computing peuvent être utilisés pour effectuer des analyses sismiques à grande échelle dix fois plus rapidement que l'informatique traditionnelle, qui nécessite le téléchargement de données, stocké, et traité. En utilisant le cloud computing d'Amazon Web Services, les chercheurs ont pu acquérir et traiter 5,6 téraoctets de données sismiques compressées en seulement 80 heures. Pour ce faire, en utilisant des méthodes informatiques traditionnelles, il aurait fallu plusieurs semaines.

Marcillo a déclaré que son travail pour caractériser le bruit industriel à travers le pays n'aurait pas été possible sans cette nouvelle approche de cloud computing. "Mes collègues et moi avions trouvé comment séparer le signal de bruit industriel du reste du signal sismique, mais nous ne pouvions pas l'agrandir, " a-t-il déclaré. Marcillo a donc collaboré avec Jonathan MacCarthy pour trouver un moyen de l'étendre pour couvrir une vaste zone géographique; le cloud computing était la réponse. Il est également suffisamment flexible pour s'adapter aux besoins évolutifs de nombreuses applications de recherche, y compris la vitesse de traitement, besoins en mémoire, et différentes architectures de traitement.

« La sismologie est un domaine riche en données, " dit MacCarthy, auteur principal de l'article sur l'approche basée sur le cloud. "Précédemment, les données sismiques devraient être téléchargées et traitées par chaque chercheur. Le cloud computing permet de stocker toutes ces données en un seul endroit, et pour les chercheurs d'y accéder facilement et de travailler avec elle d'une manière communautaire. C'est un développement énorme et a le potentiel de transformer totalement la façon dont la recherche sismologique sur de grands ensembles de données est effectuée."