Фундаментальная сейсмическая модель: Следующее поколение глубоких нейросетей в геофизике // Seismic foundation model: A next generation deep-learning model in geophysics
В статье представлена модель, способная интерпретировать любые геологические тела в сейсмических данных с высокой точностью и масштабируемостью. Модель объединяет предварительно обученную визуальную модель (VFM) с многомодальным механизмом подсказок. Это позволяет ей адаптироваться к различным типам геологических тел и условиям съёмки.
• Существующие методы глубокого обучения для интерпретации сейсмических данных ограничены в поддержке мультимодальных входов и обобщении на различные типы тел или съёмок.
• Представлена модель, способная интерпретировать любые геологические тела через объединение предварительно обученной VFM с многомодальным механизмом подсказок.
• Модель демонстрирует превосходную точность, масштабируемость от 2D до 3D и обобщаемость на различные типы геологческих тел.
• Это первая высокомасштабируемая и универсальная мультимодальная модель основания, способная интерпретировать любые геологические тела в сейсмичексих исследованиях.
Ссылка на статью: https://library.seg.org/doi/abs/10.1190/geo2024-0262.1
Ссылка на arxiv: https://arxiv.org/pdf/2409.04962
Ссылка на зеркало с кодом:
https://gitflic.ru/project/datascience-in-geology/seismic-segmentation
+ cсылка на зеркало с кодом для визуализации данных https://gitflic.ru/project/datascience-in-geology/cigvis
@geoML_Russia
В статье представлена модель, способная интерпретировать любые геологические тела в сейсмических данных с высокой точностью и масштабируемостью. Модель объединяет предварительно обученную визуальную модель (VFM) с многомодальным механизмом подсказок. Это позволяет ей адаптироваться к различным типам геологических тел и условиям съёмки.
• Существующие методы глубокого обучения для интерпретации сейсмических данных ограничены в поддержке мультимодальных входов и обобщении на различные типы тел или съёмок.
• Представлена модель, способная интерпретировать любые геологические тела через объединение предварительно обученной VFM с многомодальным механизмом подсказок.
• Модель демонстрирует превосходную точность, масштабируемость от 2D до 3D и обобщаемость на различные типы геологческих тел.
• Это первая высокомасштабируемая и универсальная мультимодальная модель основания, способная интерпретировать любые геологические тела в сейсмичексих исследованиях.
Ссылка на статью: https://library.seg.org/doi/abs/10.1190/geo2024-0262.1
Ссылка на arxiv: https://arxiv.org/pdf/2409.04962
Ссылка на зеркало с кодом:
https://gitflic.ru/project/datascience-in-geology/seismic-segmentation
+ cсылка на зеркало с кодом для визуализации данных https://gitflic.ru/project/datascience-in-geology/cigvis
@geoML_Russia