Ученые из Московского физико-технического института разработали систему Искусственного Интеллекта, которая позволяет в десятки раз ускорить преобразование сейсмических волн в карты подземных структур. Об этом «Газете.Ru» рассказали в МФТИ.
Сейсмические волны — это упругие колебания, которые возникают при землетрясениях или могут создаваться искусственно. Они проходят сквозь недра Земли, отражаются от разных слоев и несут информацию о том, что находится под поверхностью. Такие волны представляют собой «эхо», по которому ученые восстанавливают картину подземных пород.
До сих пор для такой задачи использовались диффузионные модели: они строят точные карты, но требуют сотен или тысяч вычислений. Новый метод cI2SB (conditional Image-to-Image Schrödinger Bridge) позволяет сократить процесс до десятков шагов.
В основе лежит уравнение диффузии — математический инструмент, который описывает, как вещество или энергия постепенно «расплываются» в среде, например, как дым рассеивается в воздухе. Ученые адаптировали этот принцип, чтобы «прояснять» размытые данные и превращать их в четкую геологическую карту.
«Это как если бы вы смотрели под землю через запотевшее стекло и постепенно стирали туман, пока не открывается ясная картина. Так и наша система: на входе мы имеем размытые данные, а нейросеть шаг за шагом добавляет детали и уточняет карту», — объяснил «Газете.Ru» Андрей Станкевич, аспирант и ассистент кафедры информатики и вычислительной математики МФТИ.
Метод протестировали на больших наборах синтетических данных. Он оказался точнее и в 10—20 раз быстрее прежних подходов. Кроме того, система могла улавливать даже тонкие геологические особенности.
По словам ученых, новый подход поможет быстрее искать полезные ископаемые, составлять карты для изучения Земли и оценивать сейсмические риски при строительстве. Однако у технологии есть ограничения: качество исследования может снижаться, если реальные данные сильно отличаются от тех, на которых обучалась модель.
Ранее была впервые раскрыта тайна происхождения ядра Земли.
