Нейросеть научили находить микросейсмические сигналы оползней в сильном дорожном шуме

Для мониторинга скальных откосов автомобильных дорог разработана нейросеть, способная выделять слабые микросейсмические события на фоне интенсивного техногенного шума, передает Scientific Reports.

Главная проблема таких систем — реальные сигналы разрушения породы встречаются значительно реже фоновых записей, а вибрации от транспорта и других источников могут маскировать полезные события. Исследователи объединили глубокое подавление шума с механизмом внимания и специальной функцией обучения, компенсирующей сильный дисбаланс классов.

Модель проверили на реальных данных микросейсмического мониторинга автомобильных откосов. Авторы отмечают сохранение устойчивости алгоритма при высоком уровне шумов и большом дисбалансе между обычными записями и потенциально опасными событиями.

Метод предназначен для систем раннего предупреждения камнепадов и разрушений скальных откосов, где важна автоматическая обработка непрерывного потока данных без постоянного участия специалиста.