Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Toward fully physics based probabilistic seismic hazard assessment using physics informed neural networks

Opis projektu

Komputery do prognozowania zagrożeń sejsmicznych

Przewidywanie wstrząsów sejsmicznych i klasyfikacja ich skutków ma zasadnicze znaczenie dla oceny zagrożenia sejsmicznego. Na przeszkodzie stają jednak wysokie koszty związane z symulacjami pola fal sejsmicznych w pełnych trzech wymiarach. Badacze opierają się na relacjach empirycznych, które nie są w stanie uchwycić efektów ścieżki propagacji fal pozwalających przewidzieć czynniki zwiększające wstrząsy sejsmiczne. Zespół finansowanego przez UE projektu TerraPINN wykorzysta innowację w dziedzinie naukowego uczenia maszynowego, a mianowicie sieci neuronowe oparte na fizyce (ang. „physics informed neural networks”, PINN), w celu rozwiązania problemu propagacji pola fali lepkosprężystej w trzech wymiarach przy użyciu uczenia głębokiego. Uczeni posłużą się w pełni wytrenowaną siecią w celu znacznego skrócenia czasu wymaganego do obliczenia odpowiedzi sejsmicznej dla dowolnych źródeł i odbiorników, umożliwiając przewidywanie zagrożenia sejsmicznego w modelu probabilistycznym.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-MSCA-IF-2020

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 224 933,76
Adres
WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES
OX1 2JD Oxford
Zjednoczone Królestwo

Zobacz na mapie

Region
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 224 933,76
Moja broszura 0 0