Работа, возглавляемая постдокторантом Геофизического института UAF Алексом Витсилом, была недавно опубликована в журнале Письма о геофизических исследованиях.

Витсил из Технического центра Уилсона на Аляске при Геофизическом институте и его коллеги создали библиотеку синтетических сигналов инфразвуковых взрывов, чтобы обучить компьютеры распознавать источник инфразвукового сигнала. Инфразвук имеет слишком низкую частоту, чтобы быть услышанным человеком, и распространяется дальше, чем высокочастотные звуковые волны.

"Мы использовали программное обеспечение для моделирования для генерации 28 000 синтетических инфразвуковых сигналов, которые, хотя и генерируются на компьютере, гипотетически могут быть записаны инфразвуковыми микрофонами, установленными в сотнях километров от места сильного взрыва", - сказал Витсил.

Искусственные сигналы отражают изменения атмосферных условий, которые могут изменять сигнал взрыва на региональном или глобальном уровнях по мере распространения звуковых волн. Эти изменения могут затруднить обнаружение источника и типа взрыва с большого расстояния.

Зачем создавать искусственные звуки взрывов вместо того, чтобы использовать реальные примеры? Поскольку взрывы произошли не в каждом месте на планете, а атмосфера постоянно меняется, не хватает реальных примеров для обучения обобщенным алгоритмам обнаружения с помощью машинного обучения.

"Мы решили использовать синтетику, потому что мы можем моделировать множество различных типов атмосфер, через которые могут распространяться сигналы", - сказал Витсил. "Таким образом, даже если у нас нет доступа к каким-либо взрывам, произошедшим, например, в Северной Каролине, я могу использовать свой компьютер для моделирования взрывов в Северной Каролине и построения алгоритма машинного обучения для обнаружения сигналов взрыва там".

Сегодня алгоритмы обнаружения обычно полагаются на инфразвуковые массивы, состоящие из нескольких микрофонов, расположенных близко друг к другу. Например, международная организация по договору о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний, которая следит за ядерными взрывами, располагает инфразвуковыми установками, развернутыми по всему миру.

"Это дорого, его трудно обслуживать, и гораздо больше вещей может сломаться", - сказал Витсил.

Метод Витсила улучшает обнаружение за счет использования сотен одноэлементных инфразвуковых микрофонов, уже установленных по всему миру. Это делает обнаружение более экономичным.

Метод машинного обучения расширяет возможности одноэлементных инфразвуковых микрофонов, делая их способными обнаруживать более тонкие сигналы взрыва почти в режиме реального времени. Одноэлементные микрофоны в настоящее время полезны только для ретроактивного анализа известных и обычно высокоамплитудных сигналов, как это было при мощном извержении вулкана Тонга в январе.

Метод Витсила может быть применен в оперативных условиях для национальной обороны или смягчения последствий стихийных бедствий.

Эта работа финансировалась Агентством по уменьшению оборонной угрозы.