Сибирские ученые реализуют алгоритмы для сейсмомониторинга

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация




RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


2019-06-11 13:00

наука

В Институте вычислительных технологий СО РАН совершенствуют систему быстрой классификации сейсмических событий, ориентированную на регионы с высокой техногенной нагрузкой.

Инструментами автоматической классификации, встроенными в системы сейсмического мониторинга, сегодня никого не удивишь. Они соревнуются представительностью и фундаментальностью признаков, мощностью и новизной алгоритмов и, в итоге — точностью. Однако за рамками научных публикаций остаются важные вопросы трудоемкости настройки и обучения ядра системы, требуемого качества данных, объема «ручного» труда пользователя и уровня его квалификации. «Фактически вне поля зрения оказывается принципиальное свойство любого инструмента — его технологичность и целесообразность реализации, — констатировал старший научный сотрудник Кемеровского филиала ИВТ СО РАН кандидат технических наук Роман Юрьевич Замараев. — Что спорить о нескольких процентах преимущества в точности классификатора, которые, к слову, можно опровергнуть на других данных, если затраты на развертывание различаются в десятки раз?»

Свои резоны привносят и региональные особенности. Например, в Кемеровской области работают десятки предприятий, регулярно проводящих массивные взрывные работы. В непосредственной близости от промышленных зон проживает около 2 миллионов человек и размещены муниципальные коммуникации. «В общей сложности за год здесь регистрируется более 2 000 сейсмических событий в диапазоне магнитуд, характерных как для региональных землетрясений, так и для типичных (по технологии и мощности) взрывов на угольных разрезах, — продолжил Роман Замараев. — Непрерывный сейсмический мониторинг этой территории создает внушительный поток данных, которые являются частью информационного обеспечения гражданской обороны и спасательных служб. Работа с этими данными требует высокой квалификации и ответственности сотрудников службы наблюдения».

«Если проставить приоритеты в решении задач сейсмического мониторинга, то станет понятно, что практикам нужен не столько инструмент исследователя, сколько рабочая технология классификации сейсмических событий, — резюмировал старший научный сотрудник Кемеровского филиала ИВТ СО РАН кандидат технических наук Семен Евгеньевич Попов. — Технология, способная справиться с поступающим объемом данных, достаточно дешевая для региональных и муниципальных служб, не требующая высокой квалификации оператора и способная заменить его по точности классификации на потоке типичных событий».

К реализации был принят созданный в Кемеровском филиале ИВТ СО РАН алгоритм классификации, в котором используются оригинальные признаки промышленных взрывов и природных сейсмических событий. При сопоставимой с «конкурентами» точности этот алгоритм однопроходный, лишен настроечных коэффициентов, ветвлений и сортировок. Он идеально подходит для «распараллеливания», то есть выполнения в несколько потоков на нескольких вычислительных ядрах.

Идея параллельных вычислений была реализована на платформе Apache Spark — так называемой «платформе экономичных супервычислений». Эта платформа позволяет собирать в локальной сети достаточно мощные вычислительные кластеры из почти офисных компьютеров, и расширять кластеры линейно до требуемой производительности. «В тестах вычислительной системы из трех рабочих станций за счет дополнительной оптимизации кода под параллельное исполнение и использования платформы Apache Spark получен 25-кратный прирост производительности по сравнению с конкурентами, — рассказал С. Попов. — В итоге посекундная обработка суточной сейсмической записи занимает менее 35-40 секунд, что приближает нас к скорости вычислений, близкой к реальному времени».

Система реализована в виде веб-сервиса и в настоящее время тестируется в Службе сейсмических наблюдений Агентства по защите населения и чрезвычайным ситуациям администрации Кемеровской области.

Пресс-служба ИВТ СО РАН


Источник: www.sbras.info

Комментарии: