ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਧੀ ਜੋ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਝਟਕਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ

ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪਹੁੰਚ ਭੂਚਾਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਝਟਕਿਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ

An ਭੂਚਾਲ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਭੂਮੀਗਤ ਚੱਟਾਨ ਵਿੱਚ ਧਰਤੀ ਦਾ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਨੁਕਸ ਲਾਈਨ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਛਾਲੇ ਅਚਾਨਕ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਊਰਜਾ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰਿਹਾਈ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ ਜੋ ਭੂਚਾਲ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਜ਼ਮੀਨ ਨੂੰ ਹਿਲਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਹ ਸਨਸਨੀ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਭੂਚਾਲ ਦੌਰਾਨ ਡਿੱਗਦੇ ਹਾਂ। ਉਹ ਥਾਂ ਜਿੱਥੇ ਚੱਟਾਨ ਟੁੱਟਦੀ ਹੈ ਉਸ ਨੂੰ ਫੋਕਸ ਆਫ਼ ਦ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਭੂਚਾਲ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਉੱਪਰ ਜ਼ਮੀਨ 'ਤੇ ਜਗ੍ਹਾ ਨੂੰ 'ਐਪੀਸੈਂਟਰ' ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੈਮਾਨਾ ਹੈ ਕਿ ਭੂਚਾਲ ਕਿੰਨਾ ਊਰਜਾਵਾਨ ਸੀ। 2 ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਵਾਲੇ ਭੂਚਾਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੀ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭੂਚਾਲ 8 ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਜ਼ਮੀਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ੋਰ ਨਾਲ ਹਿੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਬਾਅਦ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਵਿਧੀ ਦੁਆਰਾ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਝਟਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਬਰਾਬਰ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਅਤੇ ਤੀਬਰਤਾ ਮੂਲ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਭੂਚਾਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਝਟਕੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਤੋਂ ਪਹਿਲੇ ਘੰਟੇ ਜਾਂ ਇਕ ਦਿਨ ਬਾਅਦ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਭੂਚਾਲ. ਬਾਅਦ ਦੇ ਝਟਕਿਆਂ ਦੀ ਸਥਾਨਿਕ ਵੰਡ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ।

ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਝਟਕਿਆਂ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਭਵੀ ਕਾਨੂੰਨ ਬਣਾਏ ਹਨ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਹਾਰਵਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਭੂਚਾਲ ਅਤੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਆਪਣੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਝਟਕਿਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ^{ਕੁਦਰਤ}. ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ - ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਤੋਂ 'ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ' ਅਤੇ ਇਸ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਹ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗਲੋਬਲ ਭੂਚਾਲਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਕਿਸਮ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਦੀ ਸੋਚਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਗਲਾ, ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਟੀਚਾ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਯੋਗ ਹੋਣ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਬਾਅਦ ਦੇ ਝਟਕੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹਨ ਅਤੇ 'ਕਿੱਥੇ' ਆਫਟਰਸ਼ਾਕਸ ਆਉਣਗੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ 199 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਡੇ ਭੂਚਾਲਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 131,000 ਮੁੱਖ ਝਟਕੇ-ਆਫ਼ਟਰਸ਼ੌਕ ਜੋੜੇ ਸਨ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਜੋ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਧਰਤੀ ਇੱਕ ਦੇ ਬਾਅਦ ਤਣਾਅ ਅਤੇ ਤਣਾਅ ਹੋਵੇਗਾ ਭੂਚਾਲ ਜੋ ਕਿ ਬਾਅਦ ਦੇ ਝਟਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੇਗਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ 5 ਕਿਲੋਮੀਟਰ-ਵਰਗ ਗਰਿੱਡ ਬਣਾਏ ਜਿਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਝਟਕੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ। ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਫਿਰ ਮੁੱਖ ਭੂਚਾਲ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਤਣਾਅ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਝਟਕਿਆਂ ਦੇ ਸਥਾਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਣਾਏਗਾ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ, ਤਾਂ ਇਹ ਝਟਕਿਆਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਸਹੀ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ। ਅਧਿਐਨ ਬਹੁਤ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਭੂਚਾਲਾਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤਾ ਨਕਲੀ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 'ਆਦਰਸ਼' ਭੂਚਾਲਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਫਿਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ 'ਮਾਤਰਾਂ' ਆਫਟਰਸ਼ੌਕਸ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਿਕ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਸ ਸਿੱਟੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚੇ ਕਿ ਇੱਕ ਆਮ ਆਫਟਰਸ਼ੌਕ ਪੈਟਰਨ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 'ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ' ਸੀ। ਟੀਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਮਾਤਰਾ ਜਿਸਨੂੰ ਭਟਕਣ ਵਾਲੇ ਤਣਾਅ ਤਣਾਅ ਦਾ ਦੂਜਾ ਰੂਪ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਜਿਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ J2 ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਕੁੰਜੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਧਾਤੂ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਭੂਚਾਲਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਝਟਕਿਆਂ ਕਾਰਨ ਹੋਰ ਸੱਟਾਂ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਰੁਕਾਵਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਮਨੁੱਖਤਾ ਲਈ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮੌਜੂਦਾ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਫਟਰਸ਼ੌਕ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਫਾਲਟ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਹੀ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਨੁਕਸ ਰੇਖਾਵਾਂ ਦੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗ੍ਰਹਿ. ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਭੂਚਾਲਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਭੂਚਾਲਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ n ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਸਦਮੇ ਦੀ ਤਾਕਤ, ਟੈਕਟੋਨਿਕ ਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਆਦਿ।

ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਉਪਾਅ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਟੀਮ ਭੁਚਾਲਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ।

***

{ਤੁਸੀਂ ਹਵਾਲੇ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ DOI ਲਿੰਕ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਕੇ ਮੂਲ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ}

ਸਰੋਤ

DeVries PMR et al. 2018. ਵੱਡੇ ਭੂਚਾਲਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਝਟਕਿਆਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ। ਕੁਦਰਤ560 (7720).
https://doi.org/10.1038/s41586-018-0438-y

***