شبکه های عصبی کانولوشنی و پیش بینی زلزله: مروری بر مطالعات اخیر

در سالهای اخیر، با پیشرفت های چشمگیر در زمینه یادگیری عمیق و به ویژه شبکه های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks; CNN)، روشهای جدیدی برای تحلیل داده های لرزه ای و بهبود دقت پیش بینی زلزله ارائه شده است. در این پژوهش مروریبر کاربردهای مختلف CNN در تحلیل داده های لرزه ای در طی یک دهه گذشته شده است؛ نتایج حاکی از آن است که روشهای مبتنی برشبکه های عصبی کانولوشنی، با وجود پاره ای از محدودیت ها اما به دلیل دقت بالای خود نسبت به سایر روشها، افق های جدیدی در جهتبهبود پیش بینی زلزله و کاهش چشمگیر خسارات ناشی از آن، ایجاد کرده است؛ CNN ها با استفاده از داده های ماهواره ای و تصاویر هوایی،قادر به تحلیل تغییر شکل های پوسته و شناسایی مناطق مستعد زلزله هستند. همچنین، توانایی این روشها در پردازش داده های پیچیده وشناسایی الگوها باعث می شود که در پیش بینی و مدیریت بحران ها موثرتر باشند . با این حال، پیش بینی دقیق زلزله همچنان یکی از چالش هایبزرگ در علم زلزله شناسی است و نیازمند تحقیقات بیشتر در زمینه جمع اوری داده های با کیفیت و توسعه مدلهای پیچیده تر است.

کلیدواژه ها:

شبکه های عصبی کانولوشنی ، پیش بینی زلزله ، یادگیری عمیق