Гравитационные волны могут позволить нам обнаружить землетрясения со скоростью света
Землетрясения по своей природе невозможно предсказать. Лучшее, на что мы можем надеяться, - это система раннего предупреждения, которая дает людям возможность укрыться, но этот шанс обычно измеряется за считанные или минуты. Исследования космологии могут обеспечить лучший путь. Команда из Университета Кот -д'Азур разработала алгоритм машинного обучения, который может обнаруживать и интерпретировать гравитационные волны, произведенные сейсмическими событиями со скоростью света.
В настоящее время наша способность обнаруживать начало землетрясения основана на нескольких факторах, включая близость сейсмических датчиков. В покрытии много пробелов, поэтому иногда невозможно предупредить всех в опасной зоне. Google попытался заполнить пробелы, используя датчики смартфонов, но вы можете сделать только так много, ожидая, когда Земля перейдет под детектор.
Сейсмическая волна движется примерно в шести километрах в секунду, а более крупные землетрясения могут насыщать датчики и затрудняют обнаружение на ранней стадии. Гравитационные волны, однако, распространяются со скоростью света. Астрономы впервые обнаружили это явление в 2016 году с обсерваторией гравитационной волны лазерного интерферометра (LIGO), в которой используются чувствительные лазерные детекторы, чтобы обнаружить крошечные грохоты пространства. После этого открытия ученые поняли, что традиционные сейсмические датчики могут обнаружить гравитационные волны, потому что эти события включают значительное смещение массы внутри планеты. Складывая несколько детекторов друг на друга, можно очень быстро идентифицировать закономерности в гравитационных волнах, чтобы очень быстро обнаружить землетрясения.
Команда, возглавляемая исследователем Postdoc Андреа Лисиарди, обучила алгоритм, используя данные тысяч моделируемых землетрясений, прежде чем выпустить его в записях данных из землетрясения Tohoku 2011 года от побережья Японии. Это сейсмическое событие вызвало цунами, убив около 18 000 человек и сильно повредил атомную электростанцию Фукусима Дайичи (см. Выше). Предупреждение появилось настолько поздно, что многие в опасной зоне никогда не знали, что волна приближается, но алгоритм правильно оценил Tohoku на величине 9 после всего лишь 50 секунд. Это быстрее, чем даже самые современные системы предупреждения, которые полагаются на сейсмические волны.
Это хорошие новости. Плохая новость заключается в том, что этот метод в настоящее время эффективен только на землетрясениях, оцененных в 8,3 или выше. Это также мало используется в областях, которые уже покрыты сейсмометрами. Он все еще может быть полезен в отслеживании крупномасштабных событий, которые обычно начинаются глубоко в разломах и могут не достигать поверхности в течение десяти или 15 минут. Если этой системе требуется всего минуту, чтобы обнаружить землетрясение с помощью гравитационных волн, это дает населению гораздо больше времени, чтобы добраться до безопасности. Следующий шаг-посмотреть, сможет ли система обнаружить тремор в режиме реального времени, но будущее может прийти к нам со скоростью света.
Читать далее
Бета-тесты скорости Starlink позорят традиционный спутниковый Интернет
Согласно данным Ookla Speedtest и проанализированным нашими коллегами из PCMag, Starlink оправдывает свои высокие требования к скорости.
Western Digital меняет заявленные скорости дисков, чтобы отразить реальность
Western Digital выпустила новые модели WD Red Plus, чтобы исправить ранее сообщенные неточности в отношении скорости вращения шпинделя в своих продуктах этого семейства на 8–14 ТБ.
Как повысить скорость Wi-Fi, выбрав правильный канал
Некоторые каналы в маршрутизаторах Wi-Fi действительно намного быстрее, но это не значит, что вы должны идти дальше и менять их. Читайте дальше, чтобы узнать больше о помехах и огромной разнице между Wi-Fi 2,4 ГГц и 5 ГГц.
Samsung вставляет процессор AI 1,2TFLOP в HBM2 для повышения эффективности и скорости
Samsung разработала новый тип процессора в памяти, построенный на базе HBM2. Это новое достижение для разгрузки ИИ, которое может повысить производительность до 2 раз при снижении энергопотребления на 71 процент.