ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ

ಲಾಭಗಳು:

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ (ಶಬ್ದ ನಿಗ್ರಹ, ಮಾದರಿ ಗುರುತು, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೇಗವರ್ಧನೆ, ವರದಿ) ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಅಂತಿಮ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮನುಷ್ಯನಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಅದನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್-ದೃಢೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ-ಭೂವಿಜ್ಞಾನ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುವುದು.
• ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಪಾಲಿಸೆಮಿಯನ್ನು (ಅದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಮರೆಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವ ಪರ್ಯಾಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಆಗಿ, ನೀವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಮೇಜಿನ ಬಳಿ ಕುಳಿತು ನೀವು ನೇರವಾಗಿ ನೋಡಲಾಗದ ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೀರಿ: ಪದರಗಳು, ದೋಷಗಳು, ಅದಿರು ಕಾಯಗಳು, ನೀರಿನ ಟೇಬಲ್, ಅಥವಾ ಮೇಲ್ಮೈಯಿಂದ ನೂರಾರು ಮೀಟರ್ ಕೆಳಗೆ ಹೈಡ್ರೋಕಾರ್ಬನ್ ಜಲಾಶಯ. ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪರೋಕ್ಷ ಅಳತೆಗಳು - ನೀವು ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸುವ ಭೂಕಂಪನ ಅಲೆಗಳು, ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಗಳು, ಕಾಂತೀಯ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು, ವಿದ್ಯುತ್ ಪ್ರತಿರೋಧಕತೆಗಳು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು (AI) ಈ ಪರೋಕ್ಷ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಮಯ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥ ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನಿಗೆ ಎಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಇದನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಇಡೋಣ: AI ಒಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿದೆ; ಇದು ಭೂಗತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವ, ಅಪಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ತಜ್ಞರನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ?

ಪದವನ್ನು ಮೊದಲು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ. ಭೂ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರವು ಭೂಮಿಯ ಭೌತಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು (ಭೂಕಂಪನ, ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆ, ಕಾಂತೀಯ, ವಿದ್ಯುತ್, ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ, ರೇಡಿಯೊಮೆಟ್ರಿಕ್) ಮೇಲ್ಮೈಯಿಂದ ಅಥವಾ ಬಾವಿಯಿಂದ ಅಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಭೂಗತ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ವಿಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಎರಡು ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: (1) ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ - ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು (ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ - ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು) ಮತ್ತು (2) ಪಠ್ಯ, ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ LLM - ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳು ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು).

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಪ್ರಬಲವಾಗಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳು:

• ಶಬ್ದ ನಿಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಸಿಗ್ನಲ್ ವರ್ಧನೆ: ಭೂಕಂಪನ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮತ್ತು ಸುಸಂಬದ್ಧ ಶಬ್ದವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು.
• ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾದರಿ ಗುರುತು: ದೋಷ, ಹಾರಿಜಾನ್ (ಸಮತಲ ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಪದರದ ಗಡಿ), ಭೂಕಂಪದ ಹಂತ ಅಥವಾ ಅಸಂಗತ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸೂಚಿಸಿ.
• ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್: ಭೂಕಂಪನ ಮುಖಗಳನ್ನು (ಒಂದೇ ತರಂಗ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳು) ಅಥವಾ ಬಾವಿ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು.
• ವೇಗವರ್ಧಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ: ಹೆವಿ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವಿಲೋಮ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸರಿಸುಮಾರು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬಾಡಿಗೆ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸುವುದು.
• ವರದಿ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್: ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಫ್ಲೋ, ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್ ರಿಪೋರ್ಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು.

AI ದುರ್ಬಲ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾದ ಹಲವು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿವೆ: ಇದು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಇದು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಶಬ್ದ ಮಾದರಿಯನ್ನು "ರಚನೆ" ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ಇದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಹೋಲುವಂತಿಲ್ಲದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಆದರೆ ನಿಖರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಊಹೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಲಹೆ: AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎಂದಿಗೂ "ಫಲಿತಾಂಶ" ಎಂದು ಓದಬೇಡಿ ಆದರೆ "ತ್ವರಿತ ಮೊದಲ ಡ್ರಾಫ್ಟ್". ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಬಹು ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ (ಇದನ್ನು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ); AI ನಿಮಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದರೂ ಸಹ, ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.

ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ: ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ಹೃದಯದಲ್ಲಿರುವ ಸತ್ಯ

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಸಂಗತಿಯೆಂದರೆ ಅನನ್ಯತೆ-ಅದೇ ಮೇಲ್ಮೈ ಮಾಪನವನ್ನು ವಿವರಿಸಬಲ್ಲ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಭೂಗರ್ಭ ಮಾದರಿಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವ. ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಆಳವಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ದಟ್ಟವಾದ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ ಅಥವಾ ಆಳವಾದ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ದಟ್ಟವಾದ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. AI ಈ ಸತ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ; ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಒಂದೇ ಒಂದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾನೆ (ಭೂವಿಜ್ಞಾನ, ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ, ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು), ಅದನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು ಅಲ್ಲ.

ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ AI

ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪರಿಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಯು ಈ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ: ಸೈಟ್ ಯೋಜನೆ → ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ → ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ/ಶಬ್ದ ನಿಗ್ರಹ → ಚಿತ್ರಣ → ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ → ವಿಲೋಮ/ಮಾದರಿ → ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ → ವರದಿ. AI ಈ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಿಂಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರತಿ ಲಿಂಕ್‌ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಇರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸೈಟ್ ಭದ್ರತೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ; ವಿಲೋಮ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿಯ ಭೌತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವಕ್ಕೆ ತಜ್ಞರ ದೃಢೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಶಿಸ್ತು: ಮೂರು-ಪದರದ ಫಿಲ್ಟರ್

ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ:

1. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್: ಯಾವ ಮಾಪನ, ಯಾವ ಟ್ರೇಸ್ — ಒಂದೇ ರಿಸೀವರ್‌ನಿಂದ ಸಮಯ ಸರಣಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಯಾವುದು ಆಧರಿಸಿದೆ? ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
2. ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸಿ: ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆ/ಕಾಂತೀಯ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಭೂಕಂಪದಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಾಣುವ ದೋಷವನ್ನು ನೋಡಿ. ಒಂದೇ ವಿಧಾನದಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾದ ರಚನೆಯು ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗುವವರೆಗೆ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
3. ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಭೂವಿಜ್ಞಾನ ಫಿಲ್ಟರ್: ಫಲಿತಾಂಶವು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವೇ (ಸಾಂದ್ರತೆ, ವೇಗ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ)? ಇದು ಪ್ರದೇಶದ ಭೂವಿಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷವಾಗಿದೆಯೇ?

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI-ಆಧಾರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣದಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾದ "92% ದೋಷ ಸಂಭವನೀಯತೆ" ನಂತಹ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸದಿದ್ದರೆ ನಿಜವಾದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾದರಿ ವಿಶ್ವಾಸ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ನಿಖರತೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಸ್ವತಂತ್ರ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸದೆ ವಿಶ್ವಾಸ ಸ್ಕೋರ್ ಮೇಲೆ ನಿಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗ ವೇಗದ ಲಾಭ. ಪರಿಶೋಧಕರ ತಂಡವು 1,200 km² 3D ಭೂಕಂಪನ ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಮೊದಲ ದೋಷ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದೆ. ಕೈಯಿಂದ 3 ವಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರುತು 2 ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿತು. ತಂಡವು ಬೋರ್‌ಹೋಲ್ ಮತ್ತು ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ YZ ನಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾದ 340 ದೋಷ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿತು; ಅವರು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ 71 ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದರು, AI 12 ನೈಜ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿರುವುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸೇರಿಸಿದರು. ಫಲಿತಾಂಶ: ವೇಗದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಎರಡೂ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪರಿಶೀಲನಾ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ರಚನೆಗಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಶಬ್ದ. ಜಲಾಶಯದ ಗಡಿಗೆ AI "ಆಳವಾದ ಪ್ರತಿಫಲಿತ ಪದರ" ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಜಾಡಿನ ಒಂದು ತಂಡವು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಿದೆ. ಹಿರಿಯ ವಿಮರ್ಶಕರು ಈ ಜಾಡಿನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಹಂತದ ನಂತರ ಮಾತ್ರ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದರು: ಜಾಡಿನ ಒಂದು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಲಾಕೃತಿಯಾಗಿದೆ-ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರವು ನೆಲದ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಗೆ ಹಿಂತಿರುಗದಿದ್ದರೆ, ಅವರು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಜಲಾಶಯಕ್ಕಾಗಿ ಬಾವಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಪ್ರದೇಶದ ಹೊರಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ದೋಷ. ಉತ್ತರ ಸಮುದ್ರದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಫೇಸಸ್ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಅನಾಟೋಲಿಯನ್ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮಿಶ್ರಿತ ಮರಳುಗಲ್ಲು ಮತ್ತು ಸುಣ್ಣದ ಕಲ್ಲುಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಶಿಕ್ಷಣ ಪ್ರದೇಶದ ವೇಗ-ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಸಂಬಂಧಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದೆ. ತಂಡವು ಸ್ಥಳೀಯ ಬಾವಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರುಮಾಪನ ಮಾಡಿದಾಗ, ನಿಖರತೆ 58% ರಿಂದ 86% ಕ್ಕೆ ಏರಿತು.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ AI ರೋಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಹಿರಿಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಸಲಹೆಗಾರ. ನನ್ನ ಯೋಜನೆ: [3D ಭೂಕಂಪ + ಗುರುತ್ವ, ಹೈಡ್ರೋಕಾರ್ಬನ್ ಪರಿಶೋಧನೆ]. ನನ್ನ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ (ಸ್ವಾಧೀನ → ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ → ಇಮೇಜಿಂಗ್→ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ → ವಿಲೋಮ → ವರದಿ) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ AI ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಭಾಗ, ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಭಾಗ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

2) ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆ:

ಕೆಳಗಿನ AI ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ವಿಮರ್ಶಿಸಿ: ಯಾವ ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳು ಮಾಪನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿಲ್ಲ? ಯಾವುದೇ ದೈಹಿಕವಾಗಿ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಊಹೆಗಳಿವೆಯೇ? ಈ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ನೀವು ಯಾವ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ವಿಧಾನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೀರಿ? ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಎಲ್ಲಿದೆ?[ಕಾಮೆಂಟ್ ಪಠ್ಯ]

3) ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಜ್ಞಾಪನೆ:

ಈ ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ವೈಪರೀತ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದೇ ಒಂದು ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಡಿ. ಕನಿಷ್ಠ ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು (ಆಳ-ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು) ರಚಿಸಿ ಅದು ಒಂದೇ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಳತೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.

4) ನಿಯಮ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧದ ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್ ಬೋಧಕ. ನನಗೆ [ವಲಸೆ / ಡಿಕಾನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ / ವಿಲೋಮ] ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ, ಮೊದಲು ಸರಳವಾದ ಒಂದು-ವಾಕ್ಯದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದೊಂದಿಗೆ, ನಂತರ ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಂತರ ವಿಶಿಷ್ಟ ದೋಷಗಳು. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ "ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ, ನಕಲಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಭೂಕಂಪನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ದೋಷವಿದೆಯೇ ಎಂದು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ.

ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲ, ಡೇಟಾ ಮೂಲವು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ; AI ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಆದರೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಭೂಕಂಪನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ತಜ್ಞ. ಸಂದರ್ಭ: [ಜಲಾನಯನ ಪ್ರಕಾರ, ಗುರಿಯ ಆಳ 2-3 ಕಿಮೀ, ವಲಸೆಯ ನಂತರದ ಅವಧಿ]. ನಾನು ಕಲೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ನಿರಂತರತೆ, ಸುಸಂಬದ್ಧತೆ, ಇಳಿಜಾರು) ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ಕಾರ್ಯ: ಸಂಭವನೀಯ ದೋಷ ವಲಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಬರೆಯಿರಿ, ಅದು ಯಾವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ನೈಜ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ನಿಖರವಾದ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು; "ಅಭ್ಯರ್ಥಿ" ಮತ್ತು "ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟ" ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡಿ.

ಸಂದರ್ಭ, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ವಿನಂತಿ ಮತ್ತು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಭಾಷೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

AI ಪಾತ್ರ: ಸುರಕ್ಷಿತ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ?

ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಹಂತ

AI ಸುರಕ್ಷಿತವೇ?

AI ನ ಕೆಲಸ

ಮನುಷ್ಯನ ಕೆಲಸ

ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಯೋಜನೆ

ಭಾಗಶಃ

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಕರಡು

ಭದ್ರತೆ, ಅನುಮತಿ, ನಿರ್ಧಾರ

ಶಬ್ದ ನಿಗ್ರಹ

ಹೌದು

ಫಿಲ್ಟರ್ ಶಿಫಾರಸು, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ

ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ದೃಢೀಕರಣ

ದೋಷ / ಹಾರಿಜಾನ್ ಗುರುತು

ಹೌದು

ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪರಿಶೀಲನೆ, ನಿರ್ಮೂಲನೆ

ವಿಲೋಮ ಪರಿಹಾರ

ಭಾಗಶಃ

ವೇಗವರ್ಧನೆ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾದರಿ

ಭೌತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವ

ಅಂತಿಮ ಭೂಗತ ಮಾದರಿ

ಇಲ್ಲ

ಕರಡು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

ಅನುಮೋದನೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ

ಸರಿ/ಪರಿಶೋಧನೆಯ ನಿರ್ಧಾರ

ಇಲ್ಲ

ಅಪಾಯದ ಸಾರಾಂಶ

ನಿರ್ಧಾರ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಬಹು ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; AI ನ ಏಕೈಕ ಉತ್ತರವು ಖಚಿತತೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬೇಡಿ.
• ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕೃತಕತೆಯನ್ನು ರಚನೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಜಾಡಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ಪ್ರದೇಶದ ಹೊರಗೆ ಕುರುಡು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ. ಮತ್ತೊಂದು ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸದೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂಕವನ್ನು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸದ ಅಂಕವು ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಲ್ಲ.
• ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ವೇಗದ ಸಲುವಾಗಿ ಮಾನವ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ತಪ್ಪಿಗೆ ಬಾಗಿಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ AI; ಇದು ಶಬ್ದ ನಿಗ್ರಹ, ಮಾದರಿ ಗುರುತು, ವರ್ಗೀಕರಣ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದ ವೇಗವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಪಾಲಿಸೆಮಿ (ಒಂದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಬಹು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು) ಕಾರಣ, ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಶಿಸ್ತು ಇಲ್ಲದೆ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು - ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವುದು, ಸ್ವತಂತ್ರ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ-ಭೂವಿಜ್ಞಾನ ಫಿಲ್ಟರ್ - ತ್ವರಿತ ಆದರೆ ಅಸಮರ್ಥನೀಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಅಂತಿಮ ಅಧಿಕಾರವು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನೀವೇ (ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ) ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಮೊದಲಿಗೆ, "ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋನಲ್ಲಿ AI ರೋಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಗೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ. ನಂತರ ಆ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನಿಂದ ಕಾಮೆಂಟ್ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಅದನ್ನು "ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವಿಮರ್ಶಿಸಿ: ಯಾವ ಸಮರ್ಥನೆಯು ಮಾಪನವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಯಾವುದು ಅಲ್ಲ? ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಕನಿಷ್ಟ ಒಂದು ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಅಲ್ಲದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನ, ಭೂವಿಜ್ಞಾನ).

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು "ಕಲ್ಪನೆ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು "ಫಲಿತಾಂಶ" ಅಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಕ್ಲೈಮ್ ಅನ್ನು ಮೆಟ್ರಿಕ್/ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಕನಿಷ್ಟ ಒಂದು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಸ್-ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಯೋಜಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಪಾಲಿಸೆಮಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಂತಿಮ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನೆಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಬಿಟ್ಟಿದ್ದೇನೆ.