ਭੂਚਾਲ ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨ: ਪੜਾਅ ਕੱਢਣ, ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ

ਲਾਭ:

• ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ-ਨਕਲੀ ਭੇਦ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਫੇਜ਼ ਸੋਰਟਰਾਂ ਅਤੇ ਡਿਟੈਕਟਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਿੱਚ ਆਕਾਰ ਦੀ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਹੁ-ਪਰਤ ਤਸਦੀਕ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ
• ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਏ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।

ਜਦੋਂ ਭੂਚਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਵਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਦਾ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਤਰੰਗਾਂ ਕਿੱਥੋਂ ਆਈਆਂ, ਕਿੰਨੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸਨ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਨੁਕਸ ਫਟੀਆਂ? ਭੂਚਾਲ ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨ ਭੂਮੀ ਦੁਆਰਾ ਫੈਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਭੂਚਾਲ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਕੇ ਭੂਚਾਲਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨ, ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ। ਇਹ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ (AI) ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪਰਿਪੱਕ ਹੈ: ਲੱਖਾਂ ਤਰੰਗਾਂ ਨੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਪੜਾਅ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਭੂਚਾਲ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪੜਾਅ ਵੱਖ ਕਰਨ, ਭੂਚਾਲ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ; ਪਰ ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਜੀਵਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਿਉਂ ਗੈਰ-ਸੰਵਾਦਯੋਗ ਹਨ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ

ਛੋਟਾ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼। ਪੜਾਅ ਉਹ ਆਗਮਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਭੂਚਾਲੀ ਤਰੰਗ (P ਵੇਵ - ਪਹਿਲੀ ਆਗਮਨ, ਤੇਜ਼, ਕੰਪਰੈਸ਼ਨਲ ਵੇਵ; S ਵੇਵ - ਹੌਲੀ, ਸ਼ੀਅਰ ਵੇਵ) ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਪੜਾਅ ਚੁਣਨਾ ਇੱਕ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ P ਅਤੇ S ਦੇ ਆਉਣ ਦੇ ਸਹੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਇਹ ਭੂਚਾਲ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਭੂਚਾਲ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਤੋਂ ਭੂਚਾਲ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ। ਤੀਬਰਤਾ ਭੂਚਾਲ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਊਰਜਾ ਦਾ ਮਾਪ ਹੈ। ਫੋਕਲ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਫਟਣ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸ ਦੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ (ਸਟਰਾਈਕ, ਡਿਪ, ਸਲਿਪ) ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ P ਅਤੇ S ਪਹੁੰਚਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਤਿਕੋਣ ਕਰਨ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਪੜਾਅ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਛੋਟੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਇਸ ਲਈ ਪੜਾਅ ਕੱਢਣ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

AI ਨਾਲ ਪੜਾਅ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਖੋਜ

ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਪੜਾਅ ਕੱਢਣ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ STA/LTA — ਛੋਟੀ/ਲੰਬੀ ਵਿੰਡੋ ਊਰਜਾ ਅਨੁਪਾਤ ਨਾਲ ਆਗਮਨ ਕੈਪਚਰ) ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਛੋਟੇ ਭੂਚਾਲਾਂ ਨੂੰ ਖੁੰਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI-ਅਧਾਰਿਤ ਛਾਂਟੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ (ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਲੱਖਾਂ ਹੱਥ-ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਪੜਾਵਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ) ਇਸ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸ ਨੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋ-ਭੁਚਾਲਾਂ (ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ, ਸ਼ੋਰ-ਏਮਬੈਡਡ ਝਟਕੇ) ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। AI ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਸਕੈਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭੂਚਾਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਨੂੰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੀ ਭਰਪੂਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦੋ ਜੋਖਮ ਹਨ. ਪਹਿਲਾ ਗਲਤ ਖੋਜ ਹੈ: AI ਭੂਚਾਲ ਲਈ ਰੇਲਗੱਡੀ ਦੇ ਲੰਘਣ, ਵਿਸਫੋਟ, ਜਾਂ ਸ਼ੋਰ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਮਿਸਡ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਾਧਾਰਨ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੈਟਾਲਾਗ ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ; ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ (ਨਕਲੀ/ਕੁਦਰਤੀ ਭੇਦ, ਸੁਨਾਮੀ ਸੰਭਾਵੀ) ਦੀ ਦਸਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਸੰਕੇਤ: ਭੂਚਾਲ ਸਥਾਨ ਦੇ ਘੋਲ ਵਿੱਚ ਬਚੇ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ AI ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ P ਅਤੇ S ਵਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਸਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਸਥਾਨ ਦੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਦਾਖਲ ਨਾ ਕਰੋ.

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ: ਸਕਿੰਟਾਂ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ

ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ (EEW) ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਪੀ ਵੇਵ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਪਰ ਹੌਲੀ ਐਸ ਵੇਵ ਅਤੇ ਸਤਹੀ ਤਰੰਗਾਂ ਦੇ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI P ਵੇਵ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਥੇ ਜੋਖਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ: ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਘਬਰਾਹਟ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖੁੰਝੀ/ਦੇਰੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਜਾਨ ਗੁਆ ​​ਸਕਦੀ ਹੈ। EEW ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ, ਕਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਹਨ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਪਹਿਲੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ; ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭੂਚਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਛੋਟਾ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਤੀਬਰ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ)। AI ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਾ ਲਓ; ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਰੰਗ ਰੂਪ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ: ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਸੀਮਾ

ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅੰਤਰ ਹੈ. AI ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਸਥਿਤੀ/ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਕਿਸੇ ਮਾਪ ਤੋਂ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਜੋ ਆਇਆ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਭੂਚਾਲ ਕਦੋਂ ਆਵੇਗਾ (ਡਿਟਰਮਿਨਿਸਟਿਕ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ); This is a limit that seismology agrees on. AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਅਤੇ ਅਨੈਤਿਕ ਹੈ ਕਿ "ਇਸ ਮਿਤੀ ਨੂੰ ਭੂਚਾਲ ਆਵੇਗਾ"। ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਲੰਮੀ-ਮਿਆਦ, ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਭੂਚਾਲ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ) - ਇੱਕ ਸਹੀ ਦਿਨ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — ਦਸ ਗੁਣਾ ਅਮੀਰ ਕੈਟਾਲਾਗ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਏਆਈ ਫੇਜ਼ ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੇਤਰੀ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਤਾਂ ਉਸੇ ਨਿਰੰਤਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਖੋਜੇ ਗਏ ਭੂਚਾਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲਗਭਗ 10 ਗੁਣਾ ਵਧ ਗਈ ਸੀ; ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸੂਖਮ ਭੂਚਾਲ ਦਿਸਣ ਲੱਗੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਈ। ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਅਤੇ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕੀਤਾ, ਝੂਠੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 2 - ਭੂਚਾਲ ਲਈ ਧਮਾਕਾ ਸਮਝਣਾ। ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਮਾਮੂਲੀ ਭੂਚਾਲਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਨ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਧਮਾਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨੀ ਨੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਘਟਨਾਵਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਇੱਕੋ ਸਥਾਨ 'ਤੇ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵੇਵਫਾਰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸਫੋਟਕ ਚਰਿੱਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ: ਕੁਦਰਤੀ-ਨਕਲੀ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ। ਇੱਕ EEW ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ, AI ਨੇ ਪਹਿਲੇ 3 ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭੂਚਾਲ M6.0 ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ; ਘਟਨਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ M7.1 ਸੀ. ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਹਿਰ ਵਿਕਸਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਇੱਕ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਤੀਬਰਤਾ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਸੀ। ਸਬਕ: ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜੋ ਪਹਿਲੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ 'ਤੇ ਲਾਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਜਾਨਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਪੜਾਅ ਵੱਖਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨੀ। ਮੈਂ YZ ਫੇਜ਼ ਸੌਰਟਰ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ P/S ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਬਚੇ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰਾਂ, ਕਿਸ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਮੈਂ ਸਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਾਂ, ਮੈਂ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੱਢੇ ਗਏ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਾਂ? ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਿਓ।

2) ਗਲਤ ਖੋਜ ਫਿਲਟਰ:

ਮੇਰੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਭੂਚਾਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਸਰੋਤਾਂ (ਧਮਾਕੇ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸ਼ੋਰ) ਦਾ ਸ਼ੱਕ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭੁਚਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ (ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸਥਾਨ/ਸਮਾਂ, ਤਰੰਗ ਅੱਖਰ, ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਸਮੱਗਰੀ) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ।

3) ਆਕਾਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸੰਚਾਰ:

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਪਹਿਲੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਤੋਂ ਤੀਬਰਤਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ। ਮੈਂ ਮੈਗਨੀਟਿਊਡ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਾਂ, ਤਰੰਗ ਵਿਕਸਿਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਮੈਂ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਪਡੇਟ ਕਰਾਂ, ਮੈਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨਾਲ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਾਂ? ਸਾਦਗੀ ਨਾਲ ਦੱਸੋ।

4) ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੀਮਾ ਰੀਮਾਈਂਡਰ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨ ਨੈਤਿਕਤਾ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਰ ਮੈਨੂੰ AI ਨਾਲ "ਅਗਲੀ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਮਿਤੀ" ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬਾਰੇ ਲਿਖੋ ਕਿ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਨਿਰਣਾਇਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਮੈਂ ਕਿਹੜੇ ਜਾਇਜ਼ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਉਤਪਾਦ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

AI ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ ਕਿ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਭੂਚਾਲ ਕਦੋਂ ਆਵੇਗਾ।

ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸੰਭਵ ਅਤੇ ਅਨੈਤਿਕ ਬੇਨਤੀ; ਜੇਕਰ AI ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣੇਗਾ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨੀ। ਸੰਦਰਭ: ਖੇਤਰੀ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ। ਟਾਸਕ: (1) ਏਆਈ ਫੇਜ਼ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਦੇ ਪੜਾਅ ਲਿਖੋ; (2) ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ ਗਲਤ ਖੋਜ (ਧਮਾਕਾ/ਸ਼ੋਰ) ਅਤੇ ਖੁੰਝਣ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ; (3) ਮੈਨੂੰ ਦਿਖਾਓ ਕਿ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। GENERATING deterministic day-time forecast; ਦੱਸ ਦੇਈਏ ਕਿ ਇਹ ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਹੈ।

ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਕਾਰਜ ਅਤੇ AI ਭੂਮਿਕਾ

ਖੋਜ

ਏਆਈ ਪਾਵਰ

ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ

ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਟਰੋਲ

ਪੜਾਅ ਕੱਢਣ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਗਲਤ ਆਗਮਨ

ਬਕਾਇਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

earthquake detection

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਗਲਤੀ/ਮਿਸ

ਕੈਟਾਲਾਗ ਆਡਿਟ

ਆਕਾਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ

ਉੱਚ

ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ

ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ

ਉੱਚ

ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ

ਮਲਟੀਲੇਅਰ ਸਿਸਟਮ

ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ

ਕੋਈ ਨਹੀਂ (ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ)

ਗੁੰਮਰਾਹ

ਅਸਵੀਕਾਰ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ। ਗਲਤ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸਫੋਟ ਲੀਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਪੜਾਅ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ. ਮਾਮੂਲੀ ਕੱਢਣ ਦੀ ਗਲਤੀ ਟਿਕਾਣੇ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
• ਪਹਿਲੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ। ਆਕਾਰ ਦੀ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਹੈ.
• EEW ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ। ਜੀਵਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਨਿਰਣਾਇਕ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਹੈ; ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਲਈ ਸਿਰ.

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਭੂਚਾਲ ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨ ਭੂ-ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ: ਇਹ ਪੜਾਅ ਕੱਢਣ ਅਤੇ ਸੂਖਮ-ਭੂਚਾਲ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕੈਟਾਲਾਗ ਨੂੰ ਦਸ ਗੁਣਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਿੱਚ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਜੀਵਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਖੇਤਰ ਹੈ; ਗਲਤ ਖੋਜ, ਧਮਾਕੇ ਵਿੱਚ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਤੀਬਰਤਾ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤ ਅਲਾਰਮ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਹਨ। AI ਝਪਕੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ; ਭੂਚਾਲ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਕੁਦਰਤੀ-ਨਕਲੀ ਭੇਦ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪਰਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਅਟੱਲ ਸੀਮਾ: ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਭੁਚਾਲ ਦੇ ਦਿਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਗੈਰ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਹੈ - ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਭੂਚਾਲ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। "ਫੇਜ਼ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਪ੍ਰਵਾਹ ਤੋਂ AI ਐਕਸਟਰੈਕਟਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ। ਫਿਰ "ਗਲਤ ਖੋਜ ਫਿਲਟਰ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੁਦਰਤੀ ਭੂਚਾਲ ਤੋਂ ਧਮਾਕੇ/ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਨਾਲ "ਅਗਲੇ ਭੁਚਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ" ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋਗੇ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ AI ਪੜਾਅ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• [] ਮੈਂ ਗਲਤ ਖੋਜ/ਵਿਸਫੋਟ ਲਈ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕੈਟਾਲਾਗ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨਾਲ ਆਕਾਰ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਲਟੀ-ਲੇਅਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਵੀ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਭੂਚਾਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਖਤਰੇ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ।