On the Prospective Use of Deep Learning Systems for Earthquake Forecasting over Schumann Resonances Signals - Cano-Domingo, Carlos; Stoean, Ruxandra; Novas-Castellano, Nuria; Fernández-Ros, Manuel; Joya-Caparrós, Gonzalo; Gázquez-Parra, José A. (IOAP-MPDI, 2022)
La relación entre las resonancias de Schumann y los terremotos fue propuesta hace más de 50 años; sin embargo, el apoyo experimental no se ha establecido completamente. Una cantidad considerable de estudios recientes se han centrado en la relación entre un solo terremoto y la variación de la señal de resonancia de Schumann alrededor de este terremoto, obteniendo un apoyo preliminar para la existencia del vínculo. Sin embargo, todos ellos carecen de un enfoque sistemático y general. En esta investigación, proponemos una metodología novedosa para detectar la presencia de terremotos relevantes basada en la resonancia de Schumann. La metodología se basa en un marco de aprendizaje profundo compuesto por un codificador automático variacional preentrenado seguido de una red LSTM y una capa totalmente conectada con una salida sigmoidea.
Keywords: Terremotos; Schumann resonance; Earthquake detection; Deep learning; Autoencoder; LSTM; RNN; Forecasting; Dimension reduction