Ve dnech 3.5. – 8.5. 2026 se ve Vídni konala tradiční mezinárodní konference EGU 26 pořádaná organizací European Geosciences Union. Jedná se o jednu z největších evropských konferencí v oblasti věd o Zemi, která zahrnuje přednášky, posterové sekce, workshopy i networking mezi vědci z celého světa. Této konference se letos zúčastnilo více než 20 000 účastníků ze 125 zemí.
Příspěvek s názvem Machine learning-based seismic event classification at selected stations of the Czech Regional Seismic Network, řešený v rámci projektu Strategie AV21 Dynamická planeta Země, prezentoval Michael Skotnica za Ústav geoniky AV ČR, v.v.i. Na příspěvku se podíleli autoři Michael Skotnica (ÚGN AV ČR), Marek Pecha (ÚGN AV ČR), Jana Pazdírková (Ústav fyziky Země MU Brno), Jana Rušajová (ÚGN AV ČR) Bohdan Rieznikov (ÚGN AV ČR a Unicorn University, Praha). Přestaveny byly klasifikační modely pro automatické rozpoznávání typů seismických jevů s využitím vhodného předzpracování dat. Konkrétně byly porovnávány následující modely:
LSTM (Long Short-Term Memory)
LSTM-FCN (Long Short-Term Memory Fully Convolutional Network)
XGBoost (eXtreme Gradient Boosting)
HybridViT (Hybrid Vision Transformer)
Nejlepšího výsledku, 0,96 v F1 metrice, pro kombinaci vybraných stanic České regionální seismické sítě (OKC, MORC, VRAC) dosáhl model HybridViT.
Co je to F1 metrika?
F1 skóre je standardní metrika pro hodnocení kvality klasifikačních modelů. Kombinuje informaci o přesnosti klasifikace (precision) a úplnosti zachycení jednotlivých tříd (recall) do jedné hodnoty v intervalu 0 až 1, kde vyšší hodnota znamená lepší výkon modelu. Hodnota F1 skóre 0,96 proto znamená, že model dosahuje velmi vysoké spolehlivosti.
Příspěvek vzbudil značnou pozornost, protože oblast Ostravska je náročná z hlediska typů seismických jevů. Vyskytují se zde důlní otřesy (OKR, Polsko), přirozená tektonická zemětřesení (např. zemětřesení 10. 12. 2017 na Hlučínsku o síle M = 3,5) a clonové odstřely v lomech.
