Obiectivul fazei:

Dezvoltarea unor algoritmi de discriminare a evenimentelor seismice, pe baza tehnicilor avansate de învățare automată, adaptați particularităților seismicității din România.

Rezultate preconizate pentru atingerea obiectivului fazei:

• Metodologii/algoritmi de învățare (cu acces liber);
• Hărți seismice (cu acces liber);
• Stabilirea evenimentelor seismice de referința pentru învățarea automată;
• 1 studiu, prezentări conferințe, 2 lucrări ISI publicate.

Rezumatul fazei:

Se dezvoltă o metodologie bazată pe tehnici avansate de învățare automată pentru separarea evenimentelor tectonice naturale de cele cu origine antropică. Algoritmii sunt implementați în Python, iar într-o primă etapă un număr semnificativ de evenimente seismice este etichetat utilizând algoritmul DBSCAN, în vederea antrenării și testării unui model construit cu algoritmul Random Forest. Rezultatele testării evidențiază o separare completă a evenimentelor selectate, subliniind importanța diferitelor caracteristici utilizate în clasificare. Modelul este aplicat evenimentelor crustale din catalogul ROMPLUS (2014–2025), identificând drept explozii inclusiv unele evenimente situate la distanțe mari față de carierele cunoscute până în prezent, fapt ce sugerează posibile incertitudini privind originea acestora.

Rezultate obținute:

• Metodologii/algoritmi de învățare (cu acces liber);
• Harți seismice (cu acces liber);
• Seturi de evenimente seismice de referință pentru învățarea automată;
• Articole publicate în reviste științifice

Detalii