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“Earthquake Transformer” : voici le nom d’un nouvel outil de d\u00e9tection des s\u00e9ismes qui a permis \u00e0 une \u00e9quipe de l’universit\u00e9 Stanford (\u00c9tats-Unis) d’identifier des signaux si faibles qu’ils passaient jusqu’\u00e0 aujourd’hui inaper\u00e7us.<\/p>\n
Il y a peu encore, il fallait des heures de d\u00e9chiffrage pour analyser les donn\u00e9es sismiques
\nIl y a peu encore, l’analyse des donn\u00e9es sismiques enregistr\u00e9es par des capteurs r\u00e9partis sur le globe n\u00e9cessitait des heures de d\u00e9chiffrage. Afin d’automatiser l’analyse de ces donn\u00e9es, les chercheurs ont mis au point successivement deux mod\u00e8les d’intelligence artificielle reposant sur “l’apprentissage profond” (deep learning). Le premier s’appuyait en 2018 sur des algorithmes issus de syst\u00e8mes de traitement d’images m\u00e9dicales avec pour t\u00e2che de discriminer les deux types d’ondes sismiques qui permettent de d\u00e9terminer l’\u00e9picentre et la magnitude d’un s\u00e9isme : les ondes primaires “P”, qui se propagent rapidement, et les ondes secondaires “S”, plus lentes mais plus destructrices. En 2019, le second mod\u00e8le, inspir\u00e9 cette fois par les algorithmes des assistants virtuels, s’est \u00e9galement r\u00e9v\u00e9l\u00e9 efficace pour la d\u00e9tection sismique.<\/p>\n
\nLeur h\u00e9ritier, Earthquake Transformer, est dot\u00e9 de plus de capacit\u00e9s d’analyse, gr\u00e2ce \u00e0 un proc\u00e9d\u00e9 appel\u00e9 “m\u00e9canisme d’attention hi\u00e9rarchique” qui reproduit ce que nous faisons intuitivement, \u00e0 savoir n\u00e9gliger les d\u00e9tails pour nous concentrer sur l’essentiel. Son \u00e9preuve finale : Earth-quake Transformer a d\u00fb analyser 5 semaines de donn\u00e9es enregistr\u00e9es autour d’un s\u00e9isme qui s’est produit en 2000 au Japon. R\u00e9sultat : il a d\u00e9tect\u00e9 et localis\u00e9 deux fois plus d’\u00e9v\u00e9nements en utilisant moins d’un tiers des stations sismiques normalement n\u00e9cessaires, et ce avec une pr\u00e9cision proche de celle des analystes humains mais avec une bien plus grande rapidit\u00e9. Surtout, son efficacit\u00e9 et sa sensibilit\u00e9 lui permettent de caract\u00e9riser des \u00e9v\u00e9nements plus faibles, qui pourraient \u00eatre les pr\u00e9mices de s\u00e9ismes majeurs.<\/p>\n
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