論文の概要: Continually learning neural-operator surrogate for three-dimensional airborne electromagnetic Bayesian inversion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25932v1
- Date: Wed, 26 Aug 2026 15:43:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.890964
- Title: Continually learning neural-operator surrogate for three-dimensional airborne electromagnetic Bayesian inversion
- Title（参考訳）: 三次元空中電磁ベイズインバージョンのための連続学習型ニューラルネットワークサロゲート
- Abstract要約: ベイズ反転の解法を置き換える3次元AEMフォワード演算子の連続学習型ニューラルネットワークサロゲートを開発した。
我々は,アンサンブル不一致に基づいて構築された妥当性チェックを用いて,トレーニング範囲外の測定を行った症例を解決者へ分散させる。
このフレームワークは調査スケールで不確実性定量化導電率イメージングを提供しており、地球物理学をターゲットとしたほぼリアルタイムな鉱物システムを実現することが不可欠であると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15293427903448023
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Three-dimensional probabilistic inversion of time-domain airborne electromagnetic (AEM) data is limited by the cost of the forward solve. Even though one simulation takes only tens of seconds, a Bayesian inversion of a survey of millions of soundings requires of order $10^{10}$ forward evaluations. To address this, we develop a continually learning neural-operator surrogate of the three-dimensional AEM forward operator that replaces the solver inside the Bayesian inversion. We start from the point of view that regardless of what geological prior is specified, Maxwell's laws remain invariant. Secondly, we avoid the limitation of learning on a single prior by continual learning on consecutive priors, which means our surrogate becomes richer as it is applied in future case studies, either by the authors, or by the scientific community. We use a validity check built on ensemble disagreement to divert cases with measurements outside the training range to the solver. Driven by the surrogate, the identical Markov chain Monte Carlo sampler reproduces the full-solver posterior, and its credible intervals cover the truth within 2.6 percentage points. Applied to the 2013 Capricorn TEMPEST survey in Western Australia, the surrogate inverts over two million soundings in seconds, a computation infeasible for the solver. Testing the geological prior against the entire survey costs minutes. The framework delivers uncertainty-quantified conductivity imaging at survey scale, which we believe is essential to perform near real-time mineral-systems targeting with geophysics.
- Abstract（参考訳）: 時間領域空中電磁(AEM)データの3次元確率的逆転は、前方解のコストによって制限される。
1つのシミュレーションはほんの数秒で終わるが、ベイジアンによる何百万もの音質の調査の逆転は、オーダー10-10}$フォワード評価を必要とする。
これを解決するために,ベイズ反転の解法を置き換える3次元AEMフォワード演算子の連続学習型ニューラルネットワークサロゲートを開発した。
我々は、地質学的な先行性が何であれ、マクスウェルの法則は不変である、という視点から始める。
第2に, 連続的な先行学習による1つの先行学習の制限を回避し, 著者による, あるいは科学コミュニティによる, 今後の事例研究に適用されるように, 補助学習はより豊かになる。
我々は,アンサンブル不一致に基づいて構築された妥当性チェックを用いて,トレーニング範囲外の測定を行った症例を解決者へ分散させる。
シュロゲートによって駆動される同一のマルコフ連鎖モンテカルロサンプリング器はフルソルバー後部を再現し、その信頼区間は真理を2.6パーセンテージの範囲でカバーする。
2013年のオーストラリア西部のCapricorn TEMPESTの調査に応用されたこのサロゲートは、200万以上の音を数秒で反転させる。
地質学的な事前調査は、調査全体に対して数分かかる。
このフレームワークは調査スケールで不確実性定量化導電率イメージングを提供しており、地球物理学をターゲットとしたほぼリアルタイムな鉱物システムを実現することが不可欠であると考えている。
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