Voor de eerste keer, seismologen kunnen signalen karakteriseren als gevolg van een of andere industriële menselijke activiteit op een continent-brede schaal met behulp van cloud computing. In twee recent gepubliceerde artikelen in Seismologische onderzoeksbrieven , wetenschappers van Los Alamos National Laboratory laten zien hoe voorheen gekarakteriseerde "ruis" nu kan worden gezien als een specifiek signaal in een groot geografisch gebied dankzij een innovatieve benadering van seismische data-analyses.

"Vroeger, door de mens veroorzaakte seismische signalen als gevolg van industriële activiteiten werden gezien als 'ruis' die een dataset vervuilen, wat ertoe leidt dat anderszins bruikbare gegevens worden afgewezen, " zei Omar Marcillo, een seismoloog bij Los Alamos National Laboratory en hoofdauteur van de studie. "Voor de eerste keer, we waren in staat om deze ruis van sommige grote machines te identificeren als een duidelijk signaal en het uit de dataset te halen, waardoor we natuurlijke signalen kunnen scheiden van antropogene signalen."

De studie gebruikte een jaar aan gegevens van meer dan 1, 700 seismische stations in de aangrenzende Verenigde Staten. Marcillo detecteerde ongeveer 1,5 miljoen industriële geluidssequenties, wat overeenkomt met gemiddeld zo'n 2,4 detecties per dag op elk station.

"Dit laat ons zien hoe alomtegenwoordig industrieel lawaai is, "zei Marcillo. "Het is belangrijk dat we het kunnen karakteriseren en scheiden van de andere seismische signalen, zodat we precies kunnen begrijpen waar we naar kijken als we seismische activiteit analyseren."

Deze gegevens zijn toegankelijk gemaakt en verwerkt met behulp van cloud computing - een nieuwe benadering die grotere schaalbaarheid en flexibiliteit in seismologisch onderzoek mogelijk maakt. De aanpak wordt gedetailleerd beschreven in een begeleidend document, waarin werd aangetoond hoe cloud computing-services kunnen worden gebruikt om grootschalige seismische analyses tien keer sneller uit te voeren dan traditionele computing, waarvoor gegevens moeten worden gedownload, opgeslagen, en verwerkt. Door gebruik te maken van de cloudcomputing van Amazon Web Services, onderzoekers waren in staat om in slechts 80 uur 5,6 terabyte aan gecomprimeerde seismische gegevens te verzamelen en te verwerken. Om dit te doen met behulp van traditionele computermethoden zou enkele weken hebben geduurd.

Marcillo zei dat zijn werk om industrieel lawaai in het hele land te karakteriseren niet mogelijk zou zijn geweest zonder deze nieuwe benadering van cloudcomputing. "Mijn collega's en ik hadden ontdekt hoe we het industriële ruissignaal konden scheiden van de rest van het seismische signaal, maar we konden het niet schalen, " zei hij. Dus Marcillo werkte samen met Jonathan MacCarthy om een ​​manier te vinden om het uit te breiden naar een groot geografisch gebied; cloud computing was het antwoord. Het is ook flexibel genoeg om zich aan te passen aan de veranderende behoeften van veel onderzoekstoepassingen, inclusief verwerkingssnelheid, geheugenvereisten, en verschillende verwerkingsarchitecturen.

"Seismologie is een datarijk veld, " zei MacCarthy, hoofdauteur van het artikel over de cloudgebaseerde aanpak. "Eerder, seismische gegevens zouden door elke individuele onderzoeker moeten worden gedownload en verwerkt. Met cloudcomputing kunnen al die gegevens op één plek worden opgeslagen, en voor onderzoekers om er gemakkelijk toegang toe te krijgen en ermee te werken op een community-gebaseerde manier. Het is een enorme ontwikkeling en heeft het potentieel om de manier waarop seismologisch onderzoek op grote datasets wordt gedaan, volledig te transformeren."