ابتدا متن و موضوع زیر را با دقت بخوان و سپس ادامه متن را با تمرکز به موضوع فراهم‌شده یادداشت کن

موضوع: علمی فناوری
متن: رویدادهای زمین‌شناسی نظیر زمین لرزه‌ی ریشتری که سال یی سواحل ژاپن را به لرزه دراورد و خسارات زیادی را هم به بار اورد به سادگی قابل‌تشخیص هستند اما ریزلرزه‌ها که در واقع زمین‌لرزه‌هایی با شدت پایین هستند و بزرگی شان از‌ی ریشتر تجاوز نمی‌کند، به سختی قابل شناسایی هستند. در واقع به خاطر صداهای پس‌زمینه، رویدادهای انسانی کوچک و مواردی از این دست سیستم‌های پایشی زمین‌لرزه قادر به تشخیص این ریزلرزه‌ها نیستند. حالا مقاله‌ای توسط دپارتمان زمین‌شناسی دانشگاه استنفورد منتشر شده که ظاهرا به راهکار احتمالی برای تشخیص این ریزلرزه‌ها می‌پردازد. مولفان این مقاله سیستمی براساس هوش مصنوعی توسعه داده‌اند که تشخیص‌دهنده زلزله Cnn-Rnn یا به اختصار CRED نام دارد و قادر است طیف وسیعی از سیگنال‌های لرزشی را چه با کمک سوابق زمین‌لرزه و چه براساس دیتای لایو تشخیص دهد. این سیستم براساس تکنولوژی توسعه‌یافته توسط پژوهشگران دانشگاه هاروارد و گوگل طراحی‌شده که در واقع نوعی الگوی مبتنی بر هوش مصنوعی است و توانایی پیش‌بینی موقعیت پس لرزه‌ها تا یکسال بعد از وقوع زمین لرزه‌های بزرگ را دارد. سیستم طراحی‌شده توسط دانشمندان استنفورد اما دربرگیرنده دو نوع لایه شبکه عصبی (گره‌های پردازشی متصل به هم که تاحدودی عملکرد نورون‌ها درون مغز را شبیه‌سازی می‌کنند) است: شبکه‌های عصبی کانوولاتور و شبکه‌های عصبی تکرار شونده- شبکه نوع اول قابلیت‌هایی مشابه به سیستم‌های لرزه‌نگاری دارد در حالی که نوع دوم (که می‌تواند با ادغام نمودن حافظه و دیتای ورودی دقت پیش‌بینی هایش را بالا ببرد) خصوصیات تکرار شونده از سیستم‌های لرزه‌نگار را یاد می‌گیرد. این دو شبکه در کنار هم یک چهارچوب یادگیری را می‌سازند؛ نوعی معماری که مشکل رایج شبکه‌های عصبی چند لایه را تا حدود زیادی کم می‌کند. در واقع با افزایش تعداد گره‌های هر لایه میزان دقت این سیستم‌ها هم کم می‌شود اما به لطف طراحی این سیستم جدید، شبکه‌های عصبی موجود در انها قادر خواهند بود که هم دقت خود را حفظ ن
ادامه متن:
مایند و هم اینکه خصوصیات سطح بالاتری را از پایگاه‌های داده‌ای فرا بگیرند. دانشمندان برای آموزش و راستی آزمایی سیستمی معتبر که با کمک هوش مصنوعی توانایی تشخیص زمین لرزه‌ها را داشته باشد دیتای پیوسته مورد نیاز خود را از مرکزی واقع در آرکانزاس تهیه کردند که به یییی رویداد زمینی مربوط می‌شد. در کنار این اطلاعات آنها دیتای به دست آمده از ییی پایگاه در کالیفرنیای شمالی را که شامل ییی هزار رویداد ی ثانیه‌ای میشد در اختیار سیستم طراحی شده شان قرار دادند. از این مقدار اطلاعات آنها یی هزار نمونه را برای ارزیابی عملکرد سیستم‌ها مورد بررسی قرار دادند و نتیجه چه بود؟ شبکه طراحی شده توسط آنها موفق شد سیگنال‌های زمین لرزه‌ای را جدای از مقیاس، موقعیت وقوع و مقدار صدای پس زمینه شناسایی کند. نکته جالب اما آنکه هوش مصنوعی مورد استفاده توسط آنها برای شناسایی زمین لرزه‌ها نیازی به در اختیار داشتن طول کامل سیگنال‌ها نداشت و صرفا بخشی از دیتای ثبت شده برای این کار کفایت می‌کرد. وقتی دانشمندان دیتای پیوسته از پایگاه داده‌ای Guy-Greenbrier را در اختیار سیستم خود قرار دادند، الگوی طراحی شده توسط آنها که ظرف تنها یک ساعت آن هم روی لپ تاپ آموزش دیده بود توانست یییی زمین لرزه و ریزلرزه ناشی از شکستگی هیدرولیکی، حرکت پساب روی زمین و حرکت صفحه تکتونیک زمین را تشخیص دهد و در این میان یی موردشان پیشتر شناسایی نشده بودند. آنها در مقاله‌ای که پیرامون همین موضوع منتشر کردند اینطور آورده‌اند: الگوی ما قادر است بالغ بر ییی ریزلرزه به کوچکی ی. ی ریشتر را با فاصله نسبتا زیاد از منشاء شناسایی کند. آنها همچنین گزارش داده‌اند که الگوی طراحی شده شان در تمامی تست‌ها به عملکرد فوق العاده در قیاس با دو سیستم لرزه نگاری مشابه دست یافته است. این دانشمندان باور دارند که سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی شان که به راحتی هم با حسگرهای مختلف قابل بهینه سازی است میتواند در محیط‌های مستعد زمین لرزه برای پایش این رویدادها به خدمت گرفته شود.