تجمع قدرتنا على التعامل مع البيانات الضخمة، وزيادات كبيرة في كثافة وجودة أدوات القياس، والتقدم السريع في خوارزميات تعلم الآلة على عتبة تقدم دراماتيكي في علوم الأرض. لقد جذبت تقنيات تعلم الآلة اهتمامًا متزايدًا ضمن المجتمع الزلزالي، وخاصة في مراقبة الزلازل الدقيقة حيث تُعتبر الآن بمثابة عامل تغيير اللعبة بسبب قدرتها على المعالجة في الوقت الحقيقي. في مراجعتنا للتطورات الأخيرة في مراقبة الزلازل الدقيقة وتوصيفها، نجد اتجاهًا قويًا في استخدام أساليب تعلم الآلة لتعزيز جودة البيانات الزلزالية السلبية، واكتشاف أحداث الزلازل الدقيقة، وتحديد مواقع مراكزها. علاوة على ذلك، يتم اعتمادها لتوصيف متقدم للزلازل المُحدثة، مثل تحديد آلية المصدر، وتحليل الكتل، والتنبؤ، بالإضافة إلى عكس سرعة الزلازل. تشمل هذه التقدمات، المعتمدة على تعلم الآلة، منتجات جانبية غالبًا ما يتم تجاهلها في الأساليب الكلاسيكية، مثل تحليل عدم اليقين وإحصائيات البيانات. في تقييمنا للاتجاهات المستقبلية في استخدام تعلم الآلة، نرى أيضًا دفعة قوية نحو تطبيقها على بيانات الاستشعار الصوتي الموزع (DAS) والمراقبة في الوقت الحقيقي للتعامل مع الكمية الكبيرة من البيانات المجمعة في هذه الحالات.
دراسة أنيكييف وآخرون (Sun) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: