Исследователи из Московского физико-технического института создали инновационную систему на базе Искусственного Интеллекта, позволяющую значительно ускорить процесс преобразования сейсмических волн в карты подземных структур, в десятки раз быстрее, чем это было возможно ранее.
Сейсмические волны представляют собой упругие колебания, создающиеся во время землетрясений или возникающие искусственным способом. Эти волны проникают в недра нашей планеты, отражаются от различных слоев и передают информацию о том, что находится под поверхностью. Они можно рассматривать как своеобразное «эхо», которое помогает исследователям реконструировать картину подземных образований.
Ранее в этой области использовались диффузионные модели, которые обеспечивали точные карты, но для их построения требовалось проводить сотни или даже тысячи вычислений. В то время как новая технология cI2SB (conditional Image-to-Image Schrödinger Bridge) позволяет сократить это время до десятков расчетов.
Этот метод основан на уравнении диффузии — математическом инструменте, описывающем, как вещества или энергия постепенно распределяются в среде, подобно тому, как дым рассеивается в воздухе. Исследователи адаптировали этот принцип, чтобы «очищать» размытые данные, превращая их в четкую геологическую карту, пишет «Газета.Ru».
«Представьте, что вы смотрите на подземные слои через запотевшее стекло и постепенно протираете его, пока не увидите четкую картину. Наша система работает аналогично: на входе имеются размашистые данные, а нейросеть поэтапно добавляет детали, уточняя карту», — пояснил Андрей Станкевич, аспирант и ассистент кафедры информатики и вычислительной математики МФТИ.
Метод был протестирован на больших объемах синтетических данных, что позволило ему продемонстрировать более высокую точность и скорость работы — в 10-20 раз быстрее предыдущих методов. Более того, новая система легко распознает даже мелкие геологические детали.
По мнению ученых, данный метод может значительно улучшить поиск полезных ископаемых, составление карт для геологических исследований и оценку сейсмических рисков при строительстве. Однако существуют и ограничения: если реальные данные существенно отличаются от тех, на которых модель обучалась, качество результатов может снизиться.
Исследования показывают, что ускоренная обработка сейсмических данных также может содействовать более быстрой оценке последствий природных катастроф и улучшать системы предупреждения о землетрясениях. Эти достижения открывают новые горизонты для сотрудничества между научным сообществом и промышленностью в области разработки современных разведочных технологий.
