米国のマサチューセッツ工科大学（MIT）の科学者たちは、地球の深部の地図を作成し、地殻の下に何があるのかを明らかにするのに役立つアルゴリズムを開発しました。長年にわたり、地球の内部構造について進歩や多くの発見がなかったわけではありません。しかし、現在の一連の制限があり、AI の使用によって克服できる限界があり、さらなる科学的進歩に加えて、たとえば石油埋蔵量や地熱エネルギー源の検出が可能になります。
人工知能
今日、地球の表面の下に存在するものの地図を作成するために使用される最も一般的な方法の 1 つは、自然または人工的に引き起こされた地震によって生成される、さまざまな周波数の地震波を測定することで構成されています。この技術の問題は、特に低周波数の場合、地質活動が測定に干渉し、地殻の下に存在する一定の「ノイズ」によって測定が「消されて」しまうことです。
なぜなら、通常は測定機器によって記録されないこれらのより低い周波数こそが、惑星の内部構造のより詳細な地図を作成するのに役立つ可能性があるからであり、まさにそこにこそ、MIT チームが開発中の技術が登場するのである。
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この方法は、科学者によってシミュレートされた人工地震を記録し、さまざまな周波数を識別することを学習するようにニューラル ネットワークをトレーニングすることに基づいています。より具体的には、研究者らはテスト中に、最高周波数を捕捉し、地震波がどのように伝播するかシミュレーションを実施し、最終的にはこのプロセスに関与する物理現象を再現するようにネットワークに「教え」た。
その結果、ネットワークは、揺れによって生成され、従来の機器では記録されなかった最低周波数を非常に正確に推定することができました。基本的に、MIT が開発した技術により、より広範囲の周波数から構成されるより完全な読み取りにより、惑星内部の構造をより詳細にマッピングし、実際にそこに何があるのかを探ることができます。
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