DASのピッキング

Seismic arrival-time picking on distributed acoustic sensing data using semi-supervised learning | Nature Communications

DASのピッキングに関する文献です。
従来の STA/LTA 等ではうまくいかないDASのピッキングに機械学習を使ったという内容です。

この文献、査読結果が一緒に公開されています。オープンサイエンスもここまで来たのだなと感心しました（他の文献でも公開されていますので、私の気づきが遅かったのでしょう）。

その中の指摘で、近年の文献を見ながら感じていた部分が明示されていました。

I do understand that deep learning is currently a big hype and that it is tempfing, especially for young researchers, to become part of this. However, the days where the mere applicafion of some deep　learning model was science, are over. With numerous easily usable programming tools, the training of a neural network (deep or not; this is just somewhat hollow semanfics) has become an easy task for undergraduate students. After all, it is what it is: fifting the coefficients of some funcfional form to a collecfion of data.
This said, it is not clear how exactly the authors go significantly beyond just training yet another deep neural network? What is the innovafion that goes beyond the obvious?

LSM作成でも、機械学習分野でSOTAを達成した手法の流用は見ていて面白いのですが、それまでですよね。できたLSMが実際にどの程度使えるのかがわかりませんので。GISを使って特徴量を作り、機械学習にかけるというのは、学生でもできます。今年のGCONでは高専生も頑張っています。
第3回高専GIRLS SDGs×Technology Contest(高専GCON2024)

ピッキングも同じなのでしょう。他にもいくつか機械学習を利用している文献を見かけます。が、機械学習を使えば精度が上がった、だけの時代はもう終わったと認識せざるを得ません。