STFNet3D: A three-dimensional dynamic rupture inversion model based on neural networks
यह शोध पत्र एक बड़े पैमाने के सिंथेटिक डेटासेट पर प्रशिक्षण देकर, सोर्स टाइम फंक्शन्स से प्रमुख डायनेमिक रप्चर मापदंडों को सटीक रूप से अनुमानित करने के लिए एक वन-डायमेंशनल कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करता है, जिससे भूकंपीय व्युत्क्रम (सीस्मिक इनवर्जन) में मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए एक पुनरुत्पादक बेंचमार्क प्रदान होता है।
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भूकंप पृथ्वी की पपड़ी के भीतर एक दरार के साथ अचानक, हिंसक फिसलन से शुरू होते हैं। यह दरार एक बार में नहीं होती; यह एक गतिशील प्रक्रिया है जो एक एकल बिंदु से शुरू होती है और बाहर की ओर दौड़ती है, और आगे बढ़ते हुए चट्टानों को फाड़ देती है। इस दरार की गति, जमीन कितनी फिसली है, और चट्टानों को एक साथ थामे रखने वाला घर्षण (friction), कुछ छिपे हुए भौतिक नियमों द्वारा नियंत्रित होते हैं। वैज्ञानिक लंबे समय से सतह पर महसूस होने वाली थरथराहट से पीछे की ओर जाकर यह समझने की कोशिश करते रहे हैं कि वास्तव में नीचे क्या हुआ था। वे ग्रह के माध्यम से यात्रा करने वाली भूकंपीय तरंगों (seismic waves) को देखते हैं, इस उम्मीद में कि वे विदर (rupture) की कहानी को डिकोड कर सकें। हालाँकि, यह एक कठिन पहेली है क्योंकि छिपे हुए नियमों और हमें महसूस होने वाली थरथराहट के बीच का संबंध अविश्वसनीय रूप से जटिल और गैर-रैखिक (non-linear) है। इसे हल करने के पारंपरिक तरीकों के लिए अक्सर भारी मात्रा में कंप्यूटर समय की आवश्यकता होती है, जिसमें मिलान खोजने के लिए बार-बार सिमुलेशन चलाना पड़ता है, जो इन घटनाओं को जल्दी समझने की क्षमता को धीमा कर देता है।
शोधकर्ताओं के एक दल ने अब एक नया दृष्टिकोण परीक्षण किया है जो इस पहेली को बहुत तेज़ी से हल करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है। उन्होंने एक कंप्यूटर प्रोग्राम बनाया, जिसे उन्होंने STFNet3D नाम दिया, जिसे भूकंप के "सोर्स टाइम फंक्शन" (source time function) को देखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सोर्स टाइम फंक्शन अनिवार्य रूप से एक ग्राफ है जो यह दिखाता है कि भूकंप ने समय के साथ कितनी ऊर्जा छोड़ी, जो विदर प्रक्रिया के फिंगरप्रिंट की तरह कार्य करता है। छिपे हुए नियमों का अनुमान लगाने के लिए धीमी, दोहराव वाली सिमुलेशन चलाने के बजाय, शोधकर्ताओं ने एक न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित किया—जो मानव मस्तिष्क की नकल करने वाला एक प्रकार का कंप्यूटर सिस्टम है—ताकी वह इन ऊर्जा ग्राफों में पैटर्न को पहचान सके। उन्होंने सिस्टम को हजारों सिम्युलेटेड भूकंप दिए, जिनमें से प्रत्येक को चट्टानों के बीच के घर्षण और उस तनाव (stress) के ज्ञात, विशिष्ट मूल्यों के साथ बनाया गया था जिसके कारण वे टूटे थे। लक्ष्य यह देखना था कि क्या कंप्यूटर ऊर्जा ग्राफ को देखकर तुरंत उन छिपे हुए मूल्यों को बता सकता है।
शोधकर्ताओं ने अपने सिस्टम को सिखाने के लिए डेटा का एक विशाल पुस्तकालय बनाया। उन्होंने ज़मीन पर एक सपाट, ऊर्ध्कीज़ दरार पर 35,000 अलग-अलग भूकंप परिदृश्यों को सिम्युलेट करने के लिए एक शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर का उपयोग किया। प्रत्येक सिमुलेशन में, उन्होंने तीन प्रमुख घटकों को बदला: फॉल्ट पर दबाव डालने वाला प्रारंभिक तनाव (initial stress), चट्टानों को फिसलने से पहले थामे रखने वाला स्थिर घर्षण (static friction), और वह दूरी जिसे चट्टानों को फिसलना था इससे पहले कि घर्षण कमजोर होने लगे (slip-weakening distance)। प्रत्येक सिमुलेशन के लिए, उन्होंने परिणामी सोर्स टाइम फंक्शन को रिकॉर्ड किया। फिर उन्होंने अपने न्यूरल नेटवर्क को इस डेटा पर प्रशिक्षित किया, जिससे इसे ऊर्जा ग्राफ के आकार और उसे बनाने वाले तीन भौतिक घटकों के बीच के संबंध को सीखने में मदद मिली। सिस्टम ने जानकारी को संसाधित करने के लिए पांच-परत (five-layer) संरचना का उपयोग किया, और पैटर्न की अपनी समझ को धीरे-धीरे परिष्कृत किया जब तक कि वह उच्च सटीकता के साथ भविष्यवाणियां करने में सक्षम नहीं हो गया।
जब उन्होंने प्रशिक्षित सिस्टम का परीक्षण नए, अनदेखे सिमुलेशन पर किया, तो परिणाम आश्चर्यजनक रूप से सटीक थे। कंप्यूटर ने औसतन आधे प्रतिशत से भी कम की त्रुटि के साथ प्रारंभिक तनाव का सफलतापूर्वक अनुमान लगाया। इसने स्थिर घर्षण का अनुमान लगभग एक प्रतिशत की त्रुटि के साथ लगाया। 'स्लिप-वीकनिंग डिस्टेंस', जिसे तीनों में से निर्धारित करना सबसे कठिन है, फिर भी लगभग तीन प्रतिशत की औसत त्रुटि के साथ आया। कई मामलों में, भविष्यवाणियां इतनी सटीक थीं कि यदि आप कंप्यूटर के अनुमानित मूल्यों को लेकर एक नया सिमुलेशन चलाते, तो परिणामी ऊर्जा ग्राफ लगभग उस ऊर्जा ग्राफ के समान दिखता जो वास्तविक मूल्यों द्वारा उत्पन्न किया गया था। शोधकर्ताओं ने पाया कि सिस्टम तनाव और घर्षण के मूल्यों के लिए सबसे अच्छा काम करता है, जबकि स्लिप-वीकनिंग डिस्टेंस में थोड़ा अधिक उतार-चढ़ाव दिखा, जो यह सुझाव देता है कि यह विशिष्ट पैरामीटर ऊर्जा रिलीज पैटर्न में थोड़ा धुंधला संकेत छोड़ता है।
अध्ययन में यह भी पता लगाया गया कि क्या एक अधिक जटिल कंप्यूटर मॉडल बेहतर काम करेगा। उन्होंने एक से पांच परतों तक के विभिन्न स्तरों वाले नेटवर्क का परीक्षण किया। हालांकि कोई भी एक डिज़ाइन हर एक पैरामीटर के लिए पूर्ण नहीं था, लेकिन पांच-परत वाले मॉडल ने सबसे विश्वसनीय समग्र प्रदर्शन प्रदान किया। इस डिज़ाइन ने सिस्टम को डेटा के व्यापक रुझानों और सूक्ष्म विवरणों दोनों को एक साथ पकड़ने की अनुमति दी। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि उनका सिस्टम अभी वास्तविक भूकंपों के लिए तैयार नहीं है, क्योंकि इसे पूरी तरह से 'परफेक्ट', सिम्युलेटेड डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें वास्तविक जमीनी स्थितियों की शोर (noise) और जटिलताएं शामिल नहीं थीं। हालाँकि, यह कार्य सिद्ध करता है कि एक न्यूरल नेटवर्क सोर्स टाइम फंक्शन से विदर के भौतिक विज्ञान को उल्लेखनीय गति से सीख सकता है। प्रशिक्षित होने के बाद, सिस्टम एक दसवें मिलीसेकंड से भी कम समय में 'इनवर्जन' (inversion) कर सकता है, एक ऐसा कार्य जिसे पारंपरिक तरीकों में घंटों या दिनों का समय लगेगा।
यह शोध भूकंप विज्ञान के क्षेत्र के लिए एक नया उपकरण प्रदान करता है, जो एक पुनरुत्पादित मॉडल और एक नियंत्रित डेटासेट प्रदान करता है जिसका उपयोग अन्य वैज्ञानिक अपने स्वयं के तरीकों का परीक्षण करने के लिए कर सकते हैं। यह दर्शाता है कि मशीन लर्निंग पारंपरिक भौतिकी-आधारित मॉडलिंग के धीमे, पुनरावृत्ति वाले चक्रों को दरकिनार कर भूकंप स्रोत मापदंडों का त्वरित अनुमान देने के लिए उपयोग की जा सकती है। हालांकि वर्तमान मॉडल सरल, सपाट फॉल्ट्स और सिंथेटिक डेटा तक सीमित है, यह भविष्य के उन सिस्टमों के लिए आधार तैयार करता है जो अंततः प्राकृतिक भूकंपों की अव्यवस्थित और जटिल वास्तविकता को संभाल सकेंगे। निष्कर्ष बताते हैं कि पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा के साथ, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पृथ्वी के हिंसक भौतिकी को डिकोड करने में एक शक्तिशाली साथी बन सकता है, जो भूकंपीय तरंगों की जटिल भाषा को लगभग तुरंत स्पष्ट, कार्रवाई योग्य नंबरों में बदल सकता है।
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