Deep learning analysis of multiprobe sensor networks to assess risk scenarios at volcanic hydrothermal systems
Authors: Γιαννούλης Μιχαήλ 
Published: April 2024

Σε διάφορα πεδία εφαρμογής, η μη επιβλεπόμενη εξερεύνηση ανωμαλιών σε πολυμεταβλητές χρονοσειρές αποτελεί μια συνεχή πρόκληση. Αυτή η εξερεύνηση, όταν εφαρμόζεται σε συστήματα αισθητήρων, όπως επιφάνεια, διαστημόπλοιο ή δορυφόρος, μπορεί να αξιολογήσει επικίνδυνες καταστάσεις ή να ανακαλύψει ανεξερεύνητα φαινόμενα. Ο στόχος αυτής της διατριβής είναι να αναπτυχθεί ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης, ικανό να αποστέλλει ειδοποιήσεις σχετικά με το χρόνο, την τοποθεσία και τη σοβαρότητα κινδύνου περιβαλλοντικών κρίσεων σε υδροθερμικά συστήματα. Πράγματι, η κατανόηση των χαρακτηριστικών μοντελοποίησης για την επίτευξη της ανίχνευσης και ερμηνείας αυτών των φαινομένων παραμένει περιορισμένη. Η διατριβή αυτή εξετάζει τους περιορισμούς της βιβλιογραφίας και προτείνει στη συνέχεια μια νέα λύση, με το όνομα DITAN. Το DITAN είναι ένα πλαίσιο, χωρίς επίβλεψη και ανεξάρτητο-πεδίου, που αναπτύχθηκε ειδικά για να αντιμετωπίσει την πρόκληση της ανίχνευσης και ερμηνείας χρονικών ανωμαλιών. Χρησιμοποιεί έναν κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή με μηχανισμούς προσοχής, και μια δυναμική δομή με βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων για να μάθει ως κανονική συμπεριφορά τα συχνά εμφανιζόμενα μοτίβα πλαισίου-ορίζοντα. Το μοντέλο προβλέπει την κανονικότητα και αναγνωρίζει κρίσιμες περιοχές που συνδέονται με υψηλές αποκλίσεις πρόβλεψης για την ανίχνευση ανωμαλιών. Οι ανιχνευμένες ανωμαλίες ερμηνεύονται τόσο αριθμητικά, εξετάζοντας τις αιτίες και τις ομοιότητες τους, όσο και φυσικά, χρησιμοποιώντας χρονικούς εάν-τότε κανόνες και την ικανότητα συλλογισμού ενός συστήματος γνώσης. Η αποτελεσματικότητα του DITAN αξιολογείται σε επτά πραγματικά σύνολα δεδομένων που έχουν μολυνθεί από διάφορους τύπους ανωμαλιών που βασίζονται στο χρόνο και έχουν διάφορες διάρκειες. Οι δυνατότητες ανίχνευσης του DITAN αξιολογούνται σε σύγκριση με τις πραγματικές ανωμαλίες και συγκρίνονται με έντεκα προσεγγίσεις βαθιάς μάθησης από την αντίστοιχη βιβλιογραφία. Επιπλέον, η αριθμητική ερμηνεία των ανιχνευμένων ανωμαλιών του DITAN επαληθεύεται εμπειρικά. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το DITAN υπερτερεί της υπάρχουσας βιβλιογραφίας όσον αφορά την ακρίβεια, με την τιμή ανάκλησης να είναι χαμηλότερη κυρίως λόγω της μη απόλυτης ανίχνευσης των πραγματικών ανωμαλιών. Για να διασφαλιστούν βέλτιστα αποτελέσματα, είναι κρίσιμο να καθοριστούν με προσοχή τα μεγέθη πλαισίου-ορίζοντα. Στη συνέχεια, το DITAN εφαρμόζεται για να αξιολογήσει σενάρια κινδύνου σε υδροθερμικά ηφαιστειακά συστήματα, ανιχνεύοντας ανωμαλίες που προκαλούνται από εξωτερικούς παράγοντες στην επιφάνεια ενός σταθερού υδροθερμικού συστήματος. Τα αποτελέσματα επιδεικνύουν ένα χρονοδιάγραμμα δεκατεσσάρων φυσικών εκδηλώσεων, κάθε μία από τις οποίες αξιολογείται με βάση το επίπεδο κινδύνου και επαληθεύεται από τις πραγματικές τιμές αισθητήρων. Συγκεκριμένα, δέκα εκδηλώσεις περιλαμβάνουν δύο μετεωρολογικά γεγονότα, ενώ τέσσερις εκδηλώσεις αποδίδονται σε τρία εξωτερικά γεγονότα οδηγού επιφάνειας που υποδηλώνουν μείωση της θερμοκρασίας σε διάφορες ζώνες. Τέτοιες ανωμαλίες που οφείλονται σε εξωτερικούς παράγοντες μπορούν στη συνέχεια να εκκαθαριστούν και να αφαιρεθούν από περίοδους όπου οι εσωτερικοί παράγοντες γίνονται μεταβλητοί και, συνεπώς, το υδροθερμικό σύστημα γίνεται ασταθές. Επειδή το DITAN είναι ένα πλαίσιο ανεξάρτητο από το πεδίο εφαρμογής, λόγω των δυνατοτήτων βελτιστοποίησης υπερπαραμέτρων του, η δομή του μπορεί να προσαρμοστεί για να εφαρμοστεί σε διάφορα προβλήματα που εμπλέκουν προβλέψιμες πολυμεταβλητές χρονοσειρές. Αυτή η διδακτορική διατριβή χρηματοδοτήθηκε από το Εθνικό Πρακτορείο Έρευνας (ANR, Πρόγραμμα CES 04 Επιστημονικές και Τεχνολογικές Καινοτομίες για την Υποστήριξη της Οικολογικής Μετάβασης) μέσω του έργου DIRE (Ένταξη Δεδομένων, Κίνδυνος και Περιβάλλον· Αριθμός Έργου: ANR-19-CE04-0014-01). Το ANR-DIRE διεξάγεται από τρία εργαστήρια του CNRS στο Clermont-Ferrand (LMV, LIMOS, LPC) και στοχεύει στον καθορισμό των χρονικά μεταβαλλόμενων θερμικών τάσεων σε υδροθερμικά συστήματα σε κατάσταση ανησυχίας, με έμφαση στο Βουλκάνο (Αιολικά Νησιά, Ιταλία).