В МТИ нейросеть научили находить скрытые геологические структуры по сейсмическим колебаниям

в 11:51, , рубрики: искусственный интеллект, машинное обучение, МТИ, нейросети

image

Исследователи Массачусетского технологического института обучили нейронную сеть находить скрытые геологические структуры на основе данных о сотнях сгенерированных землетрясений, сообщается на сайте МТИ. В результате нейросеть смогла моделировать физику распространения волн в земной коре и исследовать внутреннюю структуру Земли.

Конечная цель учёных — уметь составлять пробную карту недр планеты, говорит профессор прикладной математики МТИ Лоран Деманет. По её словам, с помощью этой технологии можно будет, например, увидеть под одним из участков земной поверхности структуры, похожие на структуры под Исландией, и благодаря этому предположить наличие в этой местности геотермальных источников.

Деманет разрабатывала проект вместе с Хонги Саном, аспирантом геологического факультета МТИ. Они научили нейронную сеть находить закономерности в сейсмических данных — она сможет выявлять незаметные корреляции между частотами вибраций в земных недрах, а в случае недостаточных данных экстраполировать неизвестные, если сеть получила только частичный профиль землетрясения.

Исследователи использовали в своей работе свёрточную нейронную сеть (CNN), которая применяется для анализа визуальной информации. Её обучили на основе Marmousi — сложной геофизической модели, имитирующей движение сейсмических волн через слои Земли с различной плотностью и составим. Для этого с помощью Marmousi они сгенерировали девять “виртуальных Земель” с различным составом недр, каждая из которых испытывала 30 “виртуальных землетрясений”. Таким образом они создали сотни сейсмических сценариев. Затем они прогнали через нейронную сеть данные о смоделированном на настоящей планете землетрясении, передав ей только информацию о высокочастотных вибрациях недр. В результате сеть смогла понять, каких данных не хватает, и выявила недостающие значения вибраций низких частот — они совпали с изначальными параметрами Marmousi.

Этот метод тем не менее имеет свои ограничения, говорит Деманет. Так, нейросеть не сможет делать точные выводы на основе входных данных, которые будут сильно отличаться от тех, на которых она училась. По этой причине исследователям ещё предстоит обучить сеть более широкому спектру значений, вводя данные о землетрясениях различной силы.

См. также: «Искусственный интеллект МТИ открыл новый антибиотик»

Автор: avouner

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js