Geofizički seminar: Josipa Majstorović

SAŽETAK: U seizmologiji se i dalje ponekad susrećemo s problemom nemogućnosti lokalizacije i karakterizacije potresa, što je uglavnom posljedica slabije instrumentalne pokrivenosti određenih aktivnih područja. U ovom seminaru predstaviti ću dva slučaja gdje se susrećemo s primjenom strojnog učenja u rješavanju problema mjerenja seizmičnosti s jednom mjernom postajom. U prvom slučaju radi se o karakterizaciji seizmičnosti prije samog L’Aquila potresa iz 2009. godine. Analizom kataloga prije potresa ispostavilo se da je rasjed bio jako slabo seizmički aktivan. Međutim, postavlja se pitanje o potpunosti kataloga za potrese malih magnituda, koji najvjerojatnije nisu bili locirani imajući na raspolaganju samo jednu seizmološku postaju. Razvojem i primjenom modela stojnog učenja nastojimo vidjeti kako ispravno definirati problem detekcije i karakterizacije potresa malih magnituda. Zatim, interpretacijom razvijenog modela nastojimo razjasniti prirodu “crne kutije” samog modela za detekciju potresa razvijenog za primjenu na jednoj stanici. U drugom slučaju, vidjet ćemo kako iz kataloga dubokih lunarnih potresa možemo razviti model strojnog učenja za lociranje potresa zbog njihove specifične periodičnosti. Model se planira primijeniti na podacima s jedne mjerne postaje, čije se lansiranje na južni pol tamne strane Mjeseca najavljuje na proljeće 2026. godine u sklopu projekta Farside Seismic Suite.