Projektbeschreibung
Computer für die Vorhersage seismischer Gefahren
Die Vorhersage von Bodenerschütterungen und die Klassifizierung ihrer Auswirkungen sind für die Bewertung seismischer Gefahren von entscheidender Bedeutung. Aufgrund der hohen Kosten, die mit vollständigen viskoelastischen 3D-Simulationen seismischer Wellenfelder verbunden sind, bleiben diese jedoch Theorie. Die Forschung nutzt derzeit empirische Beziehungen, welche die Pfadeffekte der Wellenausbreitung nicht erfassen können, und so keine Bodenbeben verstärkende Faktoren vorhersagen können. Das EU-finanzierte Projekt TerraPINN wird eine Innovation im Bereich des wissenschaftlichen maschinellen Lernens – die physikalisch informierten neuronalen Netze – nutzen, um das Problem der viskoelastischen 3D-Wellenfeldausbreitung mit Deep Learning anzugehen. Das Projekt stützt sich auf ein vollständig geschultes Netzwerk, um die Zeit, die für die Berechnung der seismischen Reaktion für beliebige Quellen und Empfänger benötigt wird, erheblich zu verkürzen und eine Vorhersage der seismischen Gefahr in einem probabilistischen Rahmen zu ermöglichen.
Ziel
In regions of high seismicity, it is essential for society to understand the associated seismic hazard. A cornerstone of seismic hazard assessment is the ability to predict what kind of ground shaking occurs from a particular type of source at some given location; however, given the immense expense of full 3D viscoelastic seismic wavefield simulations, researchers typically rely on empirical relations that do not capture the path effects of wave propagation, which can significantly increase ground shaking by waveguiding and other effects. I propose to use a novel development in scientific machine learning - Physics Informed Neural Networks (PINNs) - to solve the 3D viscoelastic wavefield propagation problem. A fully trained network will drastically reduce the time required to compute the seismic response for arbitrary sources and receivers, enabling fully physics based seismic hazard in a probabilistic framework. PINNs utilize our knowledge of the physics, in this case the equations of motion for continuous media, to regularize learning, which reduces the required amount of training data by many orders of magnitude. We will utilize the PINN wavefield solver in a testbed study of physics based seismic hazard assessment for Southern California, with the goal of producing a framework that is computationally accessible to apply across the world.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Sozialwissenschaften Soziologie Governance Krisenmanagement
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz Computational Intelligence
Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen
Wir bitten um Entschuldigung ... während der Ausführung ist ein unerwarteter Fehler aufgetreten.
Sie müssen sich authentifizieren. Ihre Sitzung ist möglicherweise abgelaufen.
Vielen Dank für Ihr Feedback. Sie erhalten in Kürze eine E-Mail zur Übermittlungsbestätigung. Wenn Sie sich für eine Benachrichtigung über den Berichtsstatus entschieden haben, werden Sie auch im Falle einer Änderung des Berichtsstatus benachrichtigt.
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
-
H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
HAUPTPROGRAMM
Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Alle im Rahmen dieses Programms finanzierten Projekte anzeigen
Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2020
Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigenKoordinator
Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
OX1 2JD Oxford
Vereinigtes Königreich
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.