論文の概要: GeoCFM: Positive-Only Conditional Flow Matching for Mineral Occurrence Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.34398v1
• Date: Mon, 28 Sep 2026 06:11:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-03 21:05:44.609228
• Title: GeoCFM: Positive-Only Conditional Flow Matching for Mineral Occurrence Sampling
• Title（参考訳）: GeoCFM:ミネラルオクレンスサンプリングのための正の条件付きフローマッチング
• Abstract要約: マルチチャンネルジオイメージに条件付きミネラル発生点集合を生成する条件付きフローマッチングモデルであるGeoCFMを紹介する。 合成磁気地球化学ベンチマークでMRIの潜時活性化とUSGS EarthのMRIデータと不整合タイル分割を用いて、GeoCFMはスコアマップと非条件ベースラインの観測結果との一致を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.497024298986883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Critical mineral discovery is a positive-only problem: deposits are observed as sparse locations, while unlabeled regions are not reliable negatives, and similar geophysical signatures can arise from different subsurface states. We therefore model mineral targeting as learning a conditional spatial distribution over occurrence locations, $π(p\mid d)$, given geo-images $d$, rather than predicting a deterministic per-pixel score map. We introduce GeoCFM, a conditional flow-matching model that generates mineral occurrence point sets conditioned on multi-channel geo-images; GeoCFM learns a point-wise transport field in $\mathbb{R}^2$, using UNet features with point-conditioned velocity prediction to bridge dense rasters and sparse supervision without pseudo-negatives. On a synthetic magnetics--geochemistry benchmark with latent activation and on USGS Earth MRI data with a spatially disjoint tile split, GeoCFM improves geometric agreement with observed occurrences over score-map and non-conditional baselines, while representing epistemic uncertainty through conditional sampling.
• Abstract（参考訳）: 鉱床は希薄な場所として観測されるが、ラベルのない地域は信頼できない陰性であり、同様の物理的なサインは地下の異なる状態から生じる。 したがって、我々はミネラルターゲティングを、画素当たりの決定論的スコアマップを予測するのではなく、発生地上の条件空間分布を学習するものとしてモデル化する。 GeoCFMは,高密度ラスタを橋渡しし,擬陰性のないスパース監督を行うために,点条件速度予測付きUNet特徴を用いて,$\mathbb{R}^2$でポイントワイズ輸送場を学習する。 静止活性化を伴う合成磁気-地球化学ベンチマークと空間的不整合タイル分割によるUSGS Earth MRIデータにおいて、GeoCFMは、条件付きサンプリングによるてんかんの不確かさを表現しつつ、スコアマップおよび非条件ベースライン上の観測結果との幾何的一致を改善した。

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