Optimización de los parámetros libres de un clasificador de micro sismos basado en autoencoders, empleando espacios latentes

Abstract

El Ecuador es un país que está ubicado geográficamente en el cinturón de fuego del Pacifico, lo que conlleva tener diferentes volcanes activos, entre ellos el Cotopaxi, que, al estar poblado de zonas rurales y urbanas, lo vuelve un tema de investigación, en cuanto a la predicción de un posible siniestro. Este proceso es llevado a través diferentes sensores que predicen distintos tipos de eventos como volcano tectónico o largo periodo, mismos que permiten visualizar el comportamiento del volcán. El clasificador de micro terremotos propuesto emplea autoencoders para llevar a cabo un aprendizaje automático, en cuanto a la predicción de una posible catástrofe, a través de la base de datos de los eventos del volcán Cotopaxi, proporcionado por el Instituto Geofísico de la Escuela Politécnica Nacional (IGEPN), se lleva a cabo el entrenamiento del clasificador, mismo que debe ser evaluado para demostrar su efectividad. El trabajo de investigación tiene como propósito el evaluar el clasificador de micro terremotos por medio de autoencoders, para ello se hace uso de los espacios latentes, mismos que permiten conocer de forma gráfica la correlación entre los diferentes eventos. Adicional a esto se empleó un generador de eventos sísmicos del volcán Cotopaxi, con la finalidad de comparar los resultados obtenidos con la data augmentation de los datos reales y sintéticos. El análisis es llevado a cabo en el dominio de la frecuencia y se emplea con once características espectrales, mismas que permiten conocer cada una de las variaciones que poseen los datos, además se emplean tres modelos para los espacios latentes como son UMAP, PCA y t – SNE, para poder determinar el mejor de ellos, al evaluar al clasificador y el generador de forma cualitativa y cuantitativa.