Η Τεχνητή Νοημοσύνη στην υπηρεσία της Σεισμολογίας - Κορδά Φωτεινή; Ζαχαροπούλου Χριστίνα; Επιβλέπουσα εκπαιδευτικός Σταυρουλοπούλου Όλγα (Open Schools Journal for Open Science, 2025)
Θέμα προς μελέτη: Πραγματοποιήσαμε ένα πείραμα αναγνώρισης των κυματομορφών που καταγράφει ο Σεισμογράφος του Αρσακείου Πατρών χρησιμοποιώντας το Teachable Machine, ένα online εργαλείο δημιουργίας μοντέλων μηχανικής εκμάθησης χωρίς να απαιτείται κωδικοποίηση. Ερευνητικό ερώτημα: Σε ποιο βαθμό μπορούμε να εκπαιδεύσουμε ένα Σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης έτσι ώστε να αναγνωρίζει αν μία (άγνωστη για το σύστημα) σεισμολογική καταγραφή είναι σεισμός ή θόρυβος. Σύντομη περιγραφή μεθοδολογίας: Χρησιμοποιήσαμε την online εφαρμογή Α.Ι. Teachable Machine και ακολουθήσαμε τα παρακάτω βήματα: (i) Δημιουργία δύο κλάσεων, Σεισμός και Θόρυβος, (ii) Τροφοδότηση των δύο δεξαμενών δεδομένων (κλάσεων) με καταγραφές από τον σεισμογράφο μας που περιλάμβαναν Σεισμούς και Θορύβους, (iii) Εκπαίδευση του Συστήματος Τ. Ν., η οποία περιλάμβανε την ανάλυση των δεδομένων, την αναγνώριση των χαρακτηριστικών της κάθε κλάσης και τη δημιουργία μοτίβου, (iv) Αναγνώριση προτύπου, ταίριασμα άγνωστων δεδομένων με τα πρότυπα που έχει δημιουργήσει και λήψη απόφασης για το αν τα υπό έλεγχο δεδομένα παρουσιάζουν την κυματομορφή σεισμού ή θορύβου. Αναμενόμενα αποτελέσματα: Τα αναμενόμενα αποτελέσματα από την εφαρμογή του πειράματος περιλαμβάνουν τα ακόλουθα: (i) Ακριβή ταξινόμηση: Το σύστημα θα πρέπει να μπορεί να διακρίνει με αρκετή ακρίβεια αν μια νέα καταγραφή αντιστοιχεί σε σεισμό ή θόρυβο. (ii) Βελτίωση με περισσότερα δεδομένα: Όσο περισσότερα δεδομένα χρησιμοποιούμε για να εκπαιδεύσουμε το σύστημα, τόσο θα αυξάνουμε την ακρίβεια και την αξιοπιστία των αποτελεσμάτων του. (iii) Εξάρτηση από την Ποιότητα των Δεδομένων: Η ποιότητα των καταγραφών που χρησιμοποιούμε για την εκπαίδευση του συστήματος επηρεάζει άμεσα τα αποτελέσματα.