論文の概要: Machine learned reconstruction of tsunami dynamics from sparse observations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12948v2
• Date: Sat, 23 Nov 2024 18:43:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:49.318842
• Title: Machine learned reconstruction of tsunami dynamics from sparse observations
• Title（参考訳）: スパース観測による津波力学の機械的再構築
• Authors: Edward McDugald, Arvind Mohan, Darren Engwirda, Agnese Marcato, Javier Santos,
• Abstract要約: 本研究では, 津波波のフルフィールド表面高さ測定を行うために, スパースセンシング応用のためのトランスフォーマーニューラルネットワークを用いた。 我々は,USGSの過去の地震記録に対応する震源となる8つの津波シミュレーションからなるデータセット上でモデルを訓練する。 その結果, センサの少なくともいくつかが非ゼロ信号を得た場合, 真の磁場からの微細な位相と振幅特性の顕著な分解能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the use of the Senseiver, a transformer neural network designed for sparse sensing applications, to estimate full-field surface height measurements of tsunami waves from sparse observations. The model is trained on a large ensemble of simulated data generated via a shallow water equations solver, which we show to be a faithful reproduction for the underlying dynamics by comparison to historical events. We train the model on a dataset consisting of 8 tsunami simulations whose epicenters correspond to historical USGS earthquake records, and where the model inputs are restricted to measurements obtained at actively deployed buoy locations. We test the Senseiver on a dataset consisting of 8 simulations not included in training, demonstrating its capability for extrapolation. The results show remarkable resolution of fine scale phase and amplitude features from the true field, provided that at least a few of the sensors have obtained a non-zero signal. Throughout, we discuss which forecasting techniques can be improved by this method, and suggest ways in which the flexibility of the architecture can be leveraged to incorporate arbitrary remote sensing data (eg. HF Radar and satellite measurements) as well as investigate optimal sensor placements.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,スパースセンシングのためのトランスフォーマーニューラルネットワークであるSenseiverを用いて,スパース観測から津波波のフルフィールド表面高さ測定を行った。 このモデルは浅水方程式解法を用いて生成されたシミュレーションデータの大規模なアンサンブルに基づいて訓練され、歴史的事象と比較して基礎となる力学の忠実な再現であることを示す。 本研究では, 過去のUSGS地震記録に対応する震源域が8つある津波シミュレーションを用いて, モデル入力を, 活発に展開されたブイ地点で得られた測定値に限定したデータセット上で訓練する。 我々は、トレーニングに含まれない8つのシミュレーションからなるデータセット上で、Senseiverをテストし、その外挿能力を実証した。 その結果, センサの少なくともいくつかが非ゼロ信号を得た場合, 真の磁場からの微細な位相と振幅特性の顕著な分解能が得られた。 本手法によりどの予測手法を改良できるかを議論し、アーキテクチャの柔軟性を活用して任意のリモートセンシングデータ(HFレーダや衛星計測など)を組み込んだり、最適なセンサ配置を調査する方法を提案する。

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