Analyze Seismic Data with Google Colab + Gemini AI
🌍 Seismic Data Analysis with Google Colab + Gemini AI Agent
📊 This clip takes you to use Google Colab in conjunction with Gemini AI Agent Google to analyze 10-year seismic data in Thailand using AI to code and analyze step-by-step data.
🧠 Use Prompt:
"Analyze seismic data in Thailand for 10 years, focusing on the frequency, magnitude, and location of the occurrence (Latitude / Longitude) to determine the relationship between the area and the intensity of the earthquake, with a graph and heatmap."
🔍 Example of analysed insights:
Topic: "Is the magnitude of the earthquake related to the depth of the center?"
📌 Details:
- Use data from the USGS.
- The scatter plot between Magenta and Depth.
- Calculate Pearson correlation.
- Analyze the distribution of depth relative to magnitude > 5.0.
🎯 Results:
- Understand whether depth affects violence.
- Use this information to assess the risks of different areas.
🛠️ Working steps in the clip
Step by step. Ready for you to run along:
1. Preparing - Prepare environment and library
2.Collect data- Retrieve from USGS
3. Prepare Data - Clean and Format
4.Frequency analysis - look at the number of earthquakes each year
5.Analyze the magnitude (Magenta) - see the distribution of violence.
6.Analyze position - map plot and heatmap
7.Analyze the relationship - depth vs size
8. Summary and presentation of results - graphs, insights
9. Finish task - culminate with the summary of the results of the analysis.
📹 Suitable for:
- People interested in Data Science / AI.
- Students who want to use AI to analyze data.
- Who wants to learn to use Google Colab + Gemini AI Agent.
เทคโนโลยี AI อย่าง Gemini AI Agent เมื่อผสานกับแพลตฟอร์ม Google Colab เปิดโอกาสให้ผู้สนใจในวงการ Data Science และการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถรับมือกับข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้ง่ายขึ้นอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับข้อมูลแผ่นดินไหวซึ่งมีการเปลี่ยนแปลงและซับซ้อนทางภูมิศาสตร์ เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลแผ่นดินไหวโดยใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจาก USGS อย่างละเอียดตลอด 10 ปีที่ผ่านมาในประเทศไทย พบว่า ความถี่และขนาดของแผ่นดินไหวมีความสัมพันธ์กับตำแหน่งที่ตั้งทางภูมิศาสตร์และความลึกจากจุดศูนย์กลางแผ่นดินไหว ซึ่งสอดคล้องกับการวางแผนบริหารจัดการความเสี่ยงภัยพิบัติในระดับพื้นที่ การใช้เทคนิคการพล็อตกราฟแบบ scatter plot เพื่อเปรียบเทียบขนาดของแผ่นดินไหวกับความลึกจุดศูนย์กลาง รวมถึงการคำนวณค่า Pearson correlation ทำให้สามารถประเมินได้ว่าความลึกมีผลต่อความรุนแรงของแผ่นดินไหวหรือไม่ รวมถึงการวิเคราะห์ distribution ของความลึกในกรณีแผ่นดินไหวที่มี magnitude มากกว่า 5.0 เพื่อเน้นพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง นอกจากนี้ การแสดงผลแบบ heatmap ช่วยให้เห็นภาพรวมของความถี่และความรุนแรงที่เกิดขึ้นในเมืองหรือพื้นที่ต่างๆ ของประเทศ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับหน่วยงานที่เกี่ยวข้องในการวางแผนป้องกันและเตรียมพร้อมรับมือกับเหตุการณ์แผ่นดินไหว สำหรับผู้เริ่มต้นหรือผู้ที่สนใจในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI การนำ Gemini AI Agent มาช่วยเขียนโค้ดและวิเคราะห์ข้อมูลแบบ step-by-step บน Google Colab เปิดโอกาสให้เรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ถือเป็นตัวช่วยที่ทรงคุณค่าสำหรับการเรียนรู้และทำงานด้านวิเคราะห์ข้อมูลจริง โดยสรุป การวิเคราะห์แผ่นดินไหวย้อนหลังในประเทศไทยนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มพูนความเข้าใจทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังเป็นกุญแจสำคัญในการเสริมสร้างความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของประชาชน ผ่านการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI และโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ทันสมัย
