Une méthode améliore le tri des signaux sismiques

MMarc

Des chercheurs de l’Université de Tel-Aviv et du Centre de recherche nucléaire de Soreq proposent un cadre de classification pour repérer les événements sismiques suspects, selon AlphaSignal. La méthode est appliquée à la surveillance sismique du Traité d’interdiction complète des essais nucléaires, où il faut distinguer les événements pertinents des autres signaux détectés par les stations. Elle transforme les calculs d’ajustement de modèles physiques experts en critères interprétables, et prend aussi en compte les stations qui ne détectent pas un signal attendu. Dans les tests, elle atteint une AUROC de 0,925, contre 0,865 pour la méthode de référence, un meilleur résultat pour classer les événements. À 95 % de rappel, elle rejette près de 2 fois plus de faux événements, tout en conservant 95 % des événements valides. Ce tri répond à un problème concret : dans le jeu de données étudié, les experts rejettent plus de 58 % des événements candidats générés automatiquement. La méthode surpasse aussi les forêts aléatoires entraînées sur les données brutes lorsque les données d’apprentissage sont peu nombreuses, et reste robuste jusqu’à 25 % d’erreur de spécification des modèles experts. Les résultats sont présentés comme ceux d’un préprint de ces équipes, mais aucune référence bibliographique n’est fournie pour vérifier indépendamment la publication ; la méthode pourrait alléger la vérification des analystes, si son utilité se confirme en pratique.