L'équipe de recherche dirigée par le professeur Zhang Jie de l'Université des sciences et technologies de Chine (USTC) de l'Académie chinoise des sciences a fait des progrès dans la détermination en temps réel des mécanismes focaux des tremblements de terre grâce à l'apprentissage en profondeur. L'ouvrage a été publié en Communication Nature .

Puisqu'il existe des liens entre les caractéristiques de la surface de rupture de la faille source et l'onde sismique rayonnée par la source, il est vital de surveiller le séisme par la détermination immédiate du mécanisme focal source qui est déduit de plusieurs enregistrements sismiques au sol.

Cependant, il est difficile de calculer le mécanisme à partir de simples enregistrements. Les paramètres concernant les mécanismes focaux sont soit simplement rapportés, soit rapportés après quelques minutes ou même plus.

Dans cette étude, L'équipe du professeur Zhang a appliqué un nouveau réseau de neurones convolutifs pour résoudre efficacement ce problème, ouvrant la voie à l'accélération de l'investigation des détails sur les tremblements de terre.

Le réseau de neurones, nommé 'Focal Mechanism Network (FMNet), ' a d'abord été formé pour estimer rapidement le mécanisme focal de la source à l'aide de formes d'onde complètes. Puis, le modèle de réseau neuronal a été formé par un ensemble de données complet, qui a modifié le système de rapport. Après le tremblement de terre, les jeux de données réels sont introduits dans le système d'entraînement, et les paramètres estimés concernant la source du séisme peuvent être calculés en une seconde avec une exigence minimale de ressources informatiques et de stockage en mémoire.

Un grand nombre de tests de données pratiques ont prouvé l'efficacité de la méthode.

Les résultats de cette étude sont maintenant traduits en fonctions pratiques et seront bientôt mis en service à l'essai sur le système intelligent de surveillance des tremblements de terre par intelligence artificielle et mouvement du sol développé conjointement par l'USTC et l'Administration sismique de Chine.