Umjetna inteligencija vođena podacima (AI) imala je značajan utjecaj na različite industrije, uključujući geološku i geofizičku industriju istraživanja. Zahvaljujući napretku tehnika dubokog učenja i učenja pojačanja, AI je postao moćan alat za analizu i tumačenje složenih skupova podataka bez oslanjanja na unaprijed određene fizičke pretpostavke.
U području geoznanosti i istraživanja bušotina, modeli AI vođeni podacima korišteni su za otkrivanje skrivenih veza i precizne prognoze. Ti modeli koriste funkciju gubitka za mjerenje razlike između izlaza modela i željenih ciljnih rezultata (oznaka). Minimizirajući tu razliku, AI model prilagođava svoje parametre kako bi poboljšao svoje prognoze.
Međutim, postoje izazovi u isključivoj oslanjanju na modele vođene podacima u geološkoj analizi. Neujednačena distribucija i subjektivno označavanje podataka za učenje mogu dovesti do rezultata koji su u suprotnosti s uspostavljenim domenskim znanjem. Osim toga, odsustvo konvencionalnih matematičkih i fizičkih modela može dodatno zakomplicirati tumačenje podataka u kontekstu istraživanja bušotina.
Da bi se prevladali ti izazovi, nedavno istraživanje objavljeno u časopisu Artificial Intelligence in Geoscience predstavilo je novi pristup nazvan Petrophysics Informed Neural Network (PINN). Model PINN integrira petrofizičke uvjete u funkciju gubitka tijekom obuke modela. Kaznenim dijelom funkcije gubitka kada izlaz modela odstupa od uspostavljenog petrofizičkog znanja, model PINN približava predviđanja teoretskim vrijednostima i smanjuje utjecaj pogrešaka označavanja.
Osim toga, uključivanje petrofizičkih ograničenja pomaže identificirati ispravne veze iz podataka za učenje, čak i kada se bave ograničenim veličinama uzorka. U istraživanju je model PINN pokazao poboljšanu točnost i otpornost u predviđanju parametara rezervoara u usporedbi s čistim modelima vođenim podacima.
Međutim, odabir odgovarajućih težina ograničenja i dopuštenih pogrešaka u funkciji gubitka je subjektivan proces i zahtijeva daljnje istraživanje. Istraživanje ističe potrebu za daljnjim usavršavanjem u integraciji modela AI vođenih podacima s modelima vođenim znanjem.
Za daljnje unapređenje primjene AI u geofizičkom istraživanju, bitni su opsežni i javno dostupni skupovi podataka o istraživanju bušotina visoke kvalitete i kvantitete. Ti skupovi podataka mogu pomoći u poboljšanju prilagodljivosti domenskog znanja različitim geološkim slojevima i unaprjeđenju sveukupne kvalitete skupova podataka korištenih u AI modelima.
Za više informacija o istraživanju koje je spomenuto u ovom članku, možete se obratiti članku pod nazivom “Evaluacija rezervoara korištenjem strojnog učenja informiranog petrofizikom: Studija slučaja” objavljenom u časopisu Artificial Intelligence in Geosciences. Članak autora Rongbo Shao i drugih možete pronaći ovdje: Artificial Intelligence in Geosciences.
Često postavljana pitanja:
Što je podataka vođena umjetna inteligencija?
Podataka vođena umjetna inteligencija odnosi se na korištenje tehnika strojnog učenja, poput dubokog učenja i učenja pojačanja, za analizu i tumačenje podataka bez snažnog oslanjanja na unaprijed određene fizičke pretpostavke. Ove tehnike omogućuju statističku i vjerojatnosnu analizu, omogućujući otkrivanje složenih veza između ulaznih i izlaznih varijabli.
Što je funkcija gubitka?
Funkcija gubitka je matematička funkcija koja mjeri razliku između predviđenog izlaza strojnog učenja i stvarnog ciljnog izlaza (oznaka). Optimizator prilagođava parametre modela na temelju funkcije gubitka kako bi minimizirao tu razliku, što dovodi do preciznijih predviđanja.
Zašto je važno uključiti domensko znanje u modele podataka vođene AI?
Uključivanje domenskog znanja u modele podataka vođene AI pomaže uskladiti predviđanja s uspostavljenim znanjem i sprječava modele da daju rezultate koji se protive dobro uspostavljenim načelima. Integriranjem domenskog znanja, poput petrofizičkih ograničenja u istraživanju bušotina, točnost i otpornost modela vođenih podacima mogu biti značajno poboljšani.
Koji su izazovi u integraciji modela podataka vođene AI s modelima vođenim znanjem mehanizma?
Odabir odgovarajućih težina ograničenja i dopuštenih pogrešaka u funkciji gubitka ostaje subjektivan proces koji zahtijeva daljnja istraživanja i usavršavanje. Dodatno, prilagodba domenskog znanja različitim geološkim slojevima i osiguravanje dostupnosti visokokvalitetnih i sveobuhvatnih skupova podataka su stalni izazovi u primjeni AI u geofizičkom istraživanju.
Gdje mogu pronaći više informacija o ovom istraživanju?
Više informacija o ovom istraživanju možete pronaći u članku pod nazivom “Evaluacija rezervoara korištenjem strojnog učenja informiranog petrofizikom: Studija slučaja” objavljenom u časopisu Artificial Intelligence in Geosciences. Članak autora Rongbo Shao i drugih možete pronaći ovdje: Artificial Intelligence in Geosciences.
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info