Accélérer l’alerte aux tsunamis grâce aux changements de gravité qui se propagent à la vitesse de la lumière
Selon une nouvelle étude réalisée par des chercheurs français (Université Côte d’Azur/ CNRS) et des chercheurs japonais (Université de Kyoto) , la surveillance des changements de gravité qui se déplacent à la vitesse de la lumière pourrait être un moyen d’accélérer les alertes aux tsunamis après les grands tremblements de terre.
Image d’entête : vague de tsunami dans la ville de Miyako au Japon le 11 mars 2011. (Reuters/ Mainichi Shimbun)
Les systèmes d’alerte actuels basés sur les ondes sismiques peuvent être trop lents pour évaluer avec précision la taille des grands tremblements de terre (magnitude 8 ou plus). Aujourd’hui, des géoscientifiques ont entraîné un modèle d’intelligence artificielle à évaluer les « Prompt Elasto-Gravity Signals » (PEGS), qui sont causés par le mouvement de masse des roches pendant les tremblements de terre, en estimant leur taille et leur emplacement en temps réel.
Illustration de l’algorithme d’IA permettant d’estimer la magnitude des grands tremblements de terre sur la base des signaux gravitationnels (PEGS) qui se propagent à la vitesse de la lumière, c’est-à-dire beaucoup plus rapidement que les ondes sismiques (P et S). (Lina Jakaite)
Ils ont entraîné le modèle à l’aide de 350 000 scénarios de modélisation de tremblements de terre provenant de 1 400 emplacements potentiels au Japon, puis l’ont testé par rapport aux données réelles du tremblement de terre de 2011.
Bien que le modèle soit spécifique au Japon, les auteurs affirment qu’il pourrait facilement être adapté à d’autres régions, avec seulement de petites modifications nécessaires pour mettre en œuvre la stratégie en temps réel.
L’étude publiée dans Nature : Instantaneous tracking of earthquake growth with elastogravity signals.
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Selon une nouvelle étude réalisée par des chercheurs français (Université Côte d’Azur/ CNRS) et des chercheurs japonais (Université de Kyoto) , la surveillance des changements de gravité qui se déplacent à la vitesse de la lumière pourrait être un moyen d’accélérer les alertes aux tsunamis après les grands tremblements de terre.
Image d’entête : vague de tsunami dans la ville de Miyako au Japon le 11 mars 2011. (Reuters/ Mainichi Shimbun)
Les systèmes d’alerte actuels basés sur les ondes sismiques peuvent être trop lents pour évaluer avec précision la taille des grands tremblements de terre (magnitude 8 ou plus). Aujourd’hui, des géoscientifiques ont entraîné un modèle d’intelligence artificielle à évaluer les « Prompt Elasto-Gravity Signals » (PEGS), qui sont causés par le mouvement de masse des roches pendant les tremblements de terre, en estimant leur taille et leur emplacement en temps réel.
Illustration de l’algorithme d’IA permettant d’estimer la magnitude des grands tremblements de terre sur la base des signaux gravitationnels (PEGS) qui se propagent à la vitesse de la lumière, c’est-à-dire beaucoup plus rapidement que les ondes sismiques (P et S). (Lina Jakaite)
Ils ont entraîné le modèle à l’aide de 350 000 scénarios de modélisation de tremblements de terre provenant de 1 400 emplacements potentiels au Japon, puis l’ont testé par rapport aux données réelles du tremblement de terre de 2011.
Bien que le modèle soit spécifique au Japon, les auteurs affirment qu’il pourrait facilement être adapté à d’autres régions, avec seulement de petites modifications nécessaires pour mettre en œuvre la stratégie en temps réel.
L’étude publiée dans Nature : Instantaneous tracking of earthquake growth with elastogravity signals.