L'analisi e la ricostruzione di segnali sismici rappresenta una delle grandi sfide del deep learning, specie quando si ha a che fare con sequenze temporali molto lunghe. In questo esperimento ho scelto un approccio ottimizzato per processare sequenze sismiche di 12.000 punti attraverso un autoencoder basato su reti neurali convoluzionali (CNN).
Il dataset iniziale conteneva 10.000 sequenze sismiche rese disponibili dai ricercatori dell'INGV (dataset INSTANCE), che colgo l’occasione per ringraziare, ciascuna composta da 12.000 punti temporali. L'approccio tradizionale utilizzando LSTM bidirezionali si è rivelato, sul mio sistema, computazionalmente oneroso e molto lento, principalmente a causa della natura sequenziale del processing LSTM su sequenze così lunghe.
Per superare queste limitazioni, ho selezionato una nuova architettura che sfrutta tre componenti chiave:
Per superare queste limitazioni, ho selezionato una nuova architettura che sfrutta tre componenti chiave:
- Compressione CNN: due layer convoluzionali con stride=2 per ridurre la dimensionalità della sequenza di un fattore 4, permettendo un processing più efficiente.
- Processing denso: sulla sequenza compressa, vengono applicate trasformazioni lineari che preservano le caratteristiche essenziali del segnale.
- Decompressione CNN: convoluzioni trasposte per ricostruire la sequenza originale, mantenendo la qualità del segnale.
- Processing parallelo efficiente su GPU
- Riduzione significativa dei tempi di training
- Mantenimento delle caratteristiche principali del segnale sismico
- Scalabilità su grandi dataset
Questo esempio dimostra come la scelta appropriata dell'architettura e l'ottimizzazione del processing possano trasformare un problema computazionalmente intrattabile in una soluzione efficiente e scalabile.
Le tecniche utilizzate possono essere applicate ad altri domini che coinvolgono l'analisi di sequenze temporali lunghe.
Di seguito le ricostruzioni quasi perfette delle onde sismiche!
