Diseño e implementación de una red neuronal convolucional para la estimación de mecanismos focales a partir de datos sismológicos sintéticos basados en la región del Valle Medio del Magdalena
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Date
2023-08-12
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
En este artículo se presenta el diseño e implementación de un Modelo de Red Neuronal Convolucional (CNN) para estimar los mecanismos focales basado en la forma de onda de mediciones de velocidad sísmica. Este enfoque se propone como una alternativa novedosa a los métodos tradicionales de estimación de mecanismos focales. La aplicación de inteligencia artificial y aprendizaje automático ofrece nuevas oportunidades y contribuciones significativas en el campo de la sismología. En particular, las CNN son capaces de extraer características relevantes y reconocer patrones complejos en los datos sísmicos, lo que las convierte en una herramienta prometedora para la estimación de mecanismos focales. En el entrenamiento de la CNN, se utilizaron datos sintéticos generados con base en la topología del área de estudio y modelos teóricos establecidos. Esto permite tener un control preciso sobre los parámetros de entrada y los mecanismos focales conocidos, lo que facilita el proceso de aprendizaje del modelo.
Description
Keywords
mecanismo focal, sismología, evento sísmico, Valle Medio del Magdalena, diseño, inteligencia artificial, red neuronal, convolucional, sintonización, inferencia, estimación, métricas