論文の概要: A Physics-guided Generative AI Toolkit for Geophysical Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03131v1
• Date: Sat, 6 Jan 2024 06:09:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 20:22:32.919162
• Title: A Physics-guided Generative AI Toolkit for Geophysical Monitoring
• Title（参考訳）: 物理誘導型地球物理モニタリング用生成aiツールキット
• Authors: Junhuan Yang, Hanchen Wang, Yi Sheng, Youzuo Lin, Lei Yang
• Abstract要約: フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は地下探査において重要な役割を担っている。 物理原理で導かれる拡散モデルを用いて高忠実度速度マップを生成するEdGeoツールキットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.986582633154226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Full-waveform inversion (FWI) plays a vital role in geoscience to explore the subsurface. It utilizes the seismic wave to image the subsurface velocity map. As the machine learning (ML) technique evolves, the data-driven approaches using ML for FWI tasks have emerged, offering enhanced accuracy and reduced computational cost compared to traditional physics-based methods. However, a common challenge in geoscience, the unprivileged data, severely limits ML effectiveness. The issue becomes even worse during model pruning, a step essential in geoscience due to environmental complexities. To tackle this, we introduce the EdGeo toolkit, which employs a diffusion-based model guided by physics principles to generate high-fidelity velocity maps. The toolkit uses the acoustic wave equation to generate corresponding seismic waveform data, facilitating the fine-tuning of pruned ML models. Our results demonstrate significant improvements in SSIM scores and reduction in both MAE and MSE across various pruning ratios. Notably, the ML model fine-tuned using data generated by EdGeo yields superior quality of velocity maps, especially in representing unprivileged features, outperforming other existing methods.
• Abstract（参考訳）: フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)は地下探査において重要な役割を担っている。 地震波を利用して地下の速度マップを撮影する。 機械学習(ML)技術が進化するにつれて、FWIタスクにMLを用いたデータ駆動アプローチが出現し、従来の物理ベースの手法と比較して精度の向上と計算コストの削減を実現している。 しかし、地球科学における共通の課題である、未所有のデータは、MLの有効性を著しく制限する。 この問題は、環境の複雑さによって地球科学に不可欠なステップであるモデル刈り込みの間にさらに悪化する。 そこで我々は,高忠実度速度マップを生成するために,物理原理に基づく拡散モデルを用いたEdGeoツールキットを提案する。 このツールキットは、音響波動方程式を用いて対応する地震波形データを生成し、プルーニングMLモデルの微調整を容易にする。 以上の結果から,ssimスコアの有意な改善と,各種プルーニング比におけるmaeおよびmseの低下が確認された。 特に、edgeoが生成したデータを使って微調整されたmlモデルは、特に特権的でない特徴の表現において、他の既存の方法よりも優れた速度マップを提供する。

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