Física - Geofísica

Explorando o papel dos modelos de linguagem nas tarefas de engenharia geotécnica.

Pesquisadores usam ondas sonoras de terremotos pra monitorar as mudanças de temperatura do oceano ao longo do tempo.

Novos métodos melhoram a precisão do modelo de sal com técnicas de deep learning.

Um olhar sobre o método Marchenko para recuperar campos de onda debaixo da superfície.

Pesquisadores desenvolvem métodos baseados em dados pra analisar comportamentos caóticos no clima e na dinâmica de fluidos.

Explorando o impacto das marés na formação inicial da Terra e na evolução da Lua.

Novos métodos melhoram a compreensão de fluxos turbulentos usando técnicas de aprendizado de máquina.

Uma nova estrutura melhora os estudos geofísicos através da integração de aprendizado de máquina.

Saiba como os cientistas preveem terremotos usando o modelo de Sequência Cinetêmica de Terremotos.

Uma revisão dos métodos usados para estimar as emissões de metano e seu impacto.

DAS-N2N usa aprendizado de máquina pra melhorar a coleta de dados sísmicos reduzindo o barulho.

A pesquisa usa as informações das redes sociais pra analisar desastres naturais com machine learning.

Um olhar sobre as conexões entre erupções vulcânicas e forças externas ao longo de 300 anos.

Saiba como o POCS melhora o processamento e a reconstrução de dados sísmicos.

Analisando como a aleatoriedade afeta a dinâmica das ondas do mar em um modelo de água rasa.

Novos modelos de IA melhoram as previsões do comportamento das ondas sísmicas em ambientes geológicos complexos.

O HydroPol2D simula o fluxo de água e poluentes em áreas urbanas pra melhorar a gestão.

Esse artigo fala sobre um jeito de analisar dados científicos não estruturados de forma eficiente.

Novas técnicas melhoram as previsões de sistemas caóticos usando aprendizado de máquina e invariantes dinâmicos.

Um novo sistema usa dados de satélite para monitorar inundações de forma eficaz em todo o mundo.

Este artigo analisa modelos numéricos para entender fraturas hidráulicas na extração de petróleo e gás.

SimFWI melhora as técnicas de inversão geofísica pra uma análise melhor do subsolo.

Como o oxigênio influencia as propriedades do ferro no núcleo externo da Terra.

Usando imagens de satélite pra melhorar a previsão de enchentes e a preparação pra desastres em Bangladesh.

Um novo método melhora a precisão dos dados climáticos usando técnicas de aprendizado de máquina.

Analisando como a rotação afeta o movimento do calor em sistemas fluidos.

PhaseNO melhora a precisão da detecção de terremotos usando uma análise de dados avançada em toda a rede.

Uma nova abordagem de análise de rede melhora a detecção e a preparação para terremotos em tempo real.

A TianQin tá planejando medir ondas gravitacionais usando três satélites no espaço.

Um novo método melhora a estimativa de incerteza na modelagem sísmica.

Novo simulador prevê o comportamento de fluxo granular usando Redes Neurais Gráficas.

Este estudo usa dados de ondas pra estimar as propriedades do gelo marinho em Svalbard.

Combinar CNNs com homogeneização hierárquica acelera a análise das propriedades das rochas.

Este estudo analisa a tecnologia de GPS para prever réplicas no Japão.

Investigando como materiais granulares reagem a impactos em alta velocidade e a perda de energia.

Suspensões densas impactam várias indústrias e o dia a dia.

Pesquisas mostram o impacto dos raios na disponibilidade de nitrogênio para a vida inicial.

Uma nova abordagem melhora a imagem do subsolo minimizando os efeitos da fonte.

Suspensões de espessamento por cisalhamento mudam a viscosidade sob força, impactando várias indústrias e processos.

Deep learning melhora a extração de curvas de dispersão a partir de dados sísmicos.