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Friday, May 14, 2021

क्या मशीन सीखने से मलबे के प्रवाह की चेतावनी में सुधार हो सकता है?

बहता हुआ पानी

साभार: CC0 पब्लिक डोमेन

मशीन लर्निंग स्विट्जरलैंड में इल्ग्राबेन धार के साथ मलबे के प्रवाह के लिए अतिरिक्त समय की चेतावनी दे सकता है, शोधकर्ताओं ने अमेरिका की सीस्मोलॉजिकल सोसायटी (एसएसए) की 2021 की वार्षिक बैठक की रिपोर्ट दी।


मलबे के प्रवाह में पानी, तलछट और चट्टान के मिश्रण होते हैं जो तेज पहाड़ियों पर तेजी से नीचे की ओर बढ़ते हैं, जिससे भारी वर्षा होती है और अक्सर हजारों क्यूबिक मीटर सामग्री होती है। उनकी विनाशकारी क्षमता आस-पास के लोगों और बुनियादी ढांचे की सुरक्षा के लिए निगरानी और चेतावनी प्रणाली होना महत्वपूर्ण बनाती है।

SSA में अपनी प्रस्तुति में, ETH ज्यूरिख के Małgorzata Chmiel ने एक मशीन लर्निंग एप्रोच का वर्णन किया, जो यूरोपियन आल्प्स की एक साइट Illgraben torrent के लिए मलबे के प्रवाह के बारे में बताता है और हर साल मलबे के बहाव और मूसलाधार घटनाओं का अनुभव करता है।

20 पिछले मलबे के प्रवाह की घटनाओं से इल्ग्राबेन कैचमेंट में स्थित स्टेशनों से भूकंपीय रिकॉर्ड, मलबे के प्रवाह के गठन के भूकंपीय संकेतों को पहचानने के लिए एक एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया था, सटीक प्रवाह का 90% समय का पता लगाता है।

मशीन लर्निंग सिस्टम सभी 13 मलबे के प्रवाह और 2020 में तीन महीने की अवधि के दौरान होने वाली मूसलाधार घटनाओं का पता लगाने में सक्षम था। सिस्टम द्वारा ट्रिगर किया गया अलार्म प्रवाह के अनुमानित आगमन समय से 20 मिनट पहले और आधे घंटे के बीच हुआ। प्रवाह के वेग के आधार पर धार का पहला चेक डैम।

Illgraben धार के लिए मलबे के प्रवाह के अलर्ट तीन चेक डैम और फ्लो की ऊंचाई को मापने वाले सेंसर में जियोफोन से आते हैं। 1961 में एक विनाशकारी घटना के बाद चैनल के निचले हिस्से में तीस चेक डैम स्थापित किए गए थे जिन्होंने चैनल को ओवरफ्लो किया और एक पुल को नष्ट कर दिया।

वर्तमान प्रणाली धार के ऊपरी जलग्रहण के नीचे स्थित बांध में मलबे के प्रवाह का पता लगाने को सीमित करती है। “हालांकि, मलबे का प्रवाह ऊपरी कैचमेंट में बनता है, चेक डैम एक के ऊपर,” चमील ने समझाया। “मौजूदा चेतावनी प्रणाली में सुधार करने के लिए, हमें चेक डैम एक पर पहुंचने से पहले उनके प्रारंभिक चरण में मूसलाधार घटनाओं का पता लगाने की आवश्यकता होगी।”

इल्ग्राबेन मलबे की नियमितता और परिवर्तनशीलता ने शोधकर्ताओं को आश्वस्त किया कि एक वैकल्पिक चेतावनी प्रणाली के रूप में उनके मशीन लर्निंग मॉडल का परीक्षण करने के लिए धार एक अच्छी जगह होगी।

“हमने सोचा कि डेटासेट के आकार को मजबूत पहचान के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त होना चाहिए। इसके अलावा, इल्ग्राबेन के लिए विशेष रूप से अपील करने वाली मशीन लर्निंग क्या है कि हर साल डिटेक्टर को बेहतर बनाया जा सकता है, नई घटनाओं से डेटा के साथ, कुछ ऐसा हो सकता है” पारंपरिक दृष्टिकोण के साथ प्राप्त करना संभव नहीं है, “चमील ने कहा।

चमील ने कहा कि प्रणाली मानव गतिविधि, वर्षा और भूकंपों द्वारा उत्पन्न भूकंपीय संकेतों से मूसलाधार घटनाओं को अलग करने में अच्छा काम करती है। अगला चरण, उसने नोट किया, यह पता लगाने के लिए होगा कि क्या मशीन लर्निंग मॉडल छोटे और बड़े और संभावित रूप से अधिक हानिकारक मलबे के प्रवाह के बीच अंतर कर सकता है।

इम्ग्राबेन में अधिकांश मलबे बहते हैं जो गर्मियों की भारी बारिश से सक्रिय होते हैं, हालांकि बर्फ पिघलने से ढलान की स्थिति बन सकती है और संभावित रूप से देर से वसंत या शुरुआती गर्मियों में कुछ प्रवाह हो सकते हैं। धार के निचले हिस्से के बगल में, या चैनल के आसपास के क्षेत्र में लोकप्रिय लंबी पैदल यात्रा ट्रेल्स के बगल में, एक बड़े मलबे के प्रवाह से सुस्टेन गांव को खतरा हो सकता है।


सनकी कीचड़ हमारे जल आपूर्ति को खतरे में डालती है, और जलवायु परिवर्तन जोखिम उठा रहा है


सीस्मोलॉजिकल सोसायटी ऑफ अमेरिका द्वारा प्रदान किया गया

उद्धरण: क्या मशीन सीखने से मलबे के प्रवाह की चेतावनी में सुधार हो सकता है? (2021, 22 अप्रैल) 22 अप्रैल 2021 को https://phys.org/news/2021-04-machine-debris.html से पुनः प्राप्त

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