Команда исследователей использовала алгоритм машинного обучения DeepDenoiser для обработки сейсмических данных, собранных на антарктических станциях. Инструмент извлек сигналы слабых землетрясений из интенсивного фонового шума, создаваемого движением ледников и атмосферными процессами в Антарктиде.
В ходе анализа ученые зафиксировали сотни микросейсмических событий, которые ранее игнорировались традиционными методами фильтрации. Технически процесс заключался в обучении нейронной сети на наборах «зашумленных» записей, что обеспечило высокую точность отделения тектонических колебаний от ледового треска.
Полученные данные позволяют детально картировать разломы земной коры, скрытые под многокилометровым слоем антарктического льда, и уточнить модели сейсмической активности региона.
