Modelagem de Perda de Transmissão de Infra-som com Deep Learning
Um novo estudo propõe a aplicação de métodos de deep learning para aprimorar a modelagem da perda de transmissão (TL) de infra-som na atmosfera média. Essa modelagem é crucial para avaliar a eficácia da rede global do Sistema Internacional de Monitoramento (IMS) de infra-som. Atualmente, ferramentas de propagação como o método da equação parabólica (PE) permitem uma modelagem detalhada das perdas de transmissão. No entanto, o alto custo computacional do método PE limita sua aplicação na exploração de um vasto espaço de parâmetros, essencial para operações de monitoramento. Uma abordagem anterior, explorada por Brissaud et al. em 2023, utilizou redes neurais convolucionais treinadas com campos de onda simulados regionalmente (< 1000 km da fonte) para prever perdas de transmissão de forma mais rápida. Contudo, essa metodologia enfrentou desafios, especialmente em altas frequências e sob condições de vento iniciais desfavoráveis, além de questões de causalidade onde ventos distantes...