ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ, ಪೈಥಾನ್, ಎಥಿಕ್ಸ್, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ AI ಅನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಯೋಜನೆಯಿಂದ ವರದಿ ಮಾಡುವವರೆಗೆ, ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ
• ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್ ಪೈಥಾನ್ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ObsPy, segyio, scikit-learn ಇತ್ಯಾದಿ.) ಮತ್ತು ಘಟಕ/ಅಕ್ಷ/ಸೋರಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ AI ರಚಿತವಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಅಳತೆ ಮಾಡಲಾದ ಭಾಷೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರಾಕರಣೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ನಾವು ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉಂಗುರಗಳನ್ನು-ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು, ವಿಲೋಮ, ಭೂಕಂಪ, ಮೇಲ್ಮೈ ಸಮೀಪ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಪರಿಶೋಧನೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ-ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಂದು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ: ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಯೋಜನೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ವರದಿಯ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ನಾವು ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಗಾಗಿ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಯ ಭದ್ರತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸ್ವಭಾವದಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ ನೈತಿಕತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಮೊದಲಿನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ: AI ವೇಗವರ್ಧಕ ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕ; ಭೂಗತ ಮಾದರಿ, ಪರಿಶೋಧನೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜೀವನ/ಆಸ್ತಿ ಸುರಕ್ಷತೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ಭೂ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ: ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್‌ಗಳು

ಉತ್ತಮ AI-ಚಾಲಿತ ಯೋಜನೆಯು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ "ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸ್ಥಿತಿ" ಹೊಂದಿರುವ ಲೇಯರ್ಡ್ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ರಮೇಣ ಮಾನವ ಗೇಟ್‌ಗಳು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗದಂತೆ ಒಂದು AI ದೋಷವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ:

1. ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆ: AI ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ/ಯೋಜನೆ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಸೈಟ್ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಅನುಮತಿ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮಾನವರು. ಬಾಗಿಲು: ಯೋಜನೆಯು ಸ್ಥಳೀಯ ಶಾಸನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
2. ಸಂಸ್ಕರಣೆ/QC: AI ಶಬ್ದ ನಿಗ್ರಹವು ಹೊರಗಿನ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಗೇಟ್: ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ಲಾಟ್ ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿದೆಯೇ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
3. ದೃಶ್ಯೀಕರಣ/ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: AI ಹಾರಿಜಾನ್/ಫಾಲ್ಟ್/ಫೇಸಿಸ್ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಗಿಲು: ಬಾವಿ ಟೈ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ನಡೆಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
4. ವಿಲೋಮ ಪರಿಹಾರ: AI ವೇಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಗಿಲು: ನೈಜ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಣ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆಯೇ?
5. ಏಕೀಕರಣ/ನಿರ್ಧಾರ: AI ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಬಾಗಿಲು: ಬಹು-ವಿಧಾನದ ದೃಢೀಕರಣ, ಬ್ಯಾಕ್‌ಟೆಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ?
6. ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ: AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಗೇಟ್: ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯೆ/ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ, ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?

ಅದರ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗದೆ ನೀವು ಮುಂದಿನ ಬಾಗಿಲಿಗೆ ಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ವೇಗವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ರಚನೆ ಇದು.

ಸಲಹೆ: ಪ್ರತಿ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ “ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಟ್ಯಾಗ್” ಅನ್ನು ಲಗತ್ತಿಸಿ: ಯಾವ ಡೇಟಾ, ಯಾವ ಮಾದರಿ/ಆವೃತ್ತಿ, ಯಾವ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್, ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಯಾವಾಗ. ಈ ಟ್ಯಾಗ್ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ದೋಷ ಕಂಡುಬಂದಲ್ಲಿ ಆಡಿಟಿಂಗ್ ಎರಡಕ್ಕೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಪೈಥಾನ್: ಭೂ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ AI ಟೂಲ್ಕಿಟ್

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಯ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಭಾಷೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಆಗಿದೆ. AI ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಮೂಲಭೂತ ಸಾಕ್ಷರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪದೇ ಪದೇ ಬಳಸುವ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು:

• NumPy / SciPy: ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ (ಫಿಲ್ಟರ್, FFT).
• Matplotlib: ವಿಭಾಗ, ನಕ್ಷೆ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ.
• ObsPy: ಭೂಕಂಪಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗ್ರಂಥಾಲಯ (ತರಂಗರೂಪದ ಓದುವಿಕೆ, ಹಂತ, ಭೂಕಂಪದ ಡೇಟಾ).
• ಸ್ಕಿಕಿಟ್-ಲರ್ನ್: ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ವರ್ಗೀಕರಣ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ).
• PyTorch / TensorFlow: ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (CNN ಶಬ್ದ ನಿಗ್ರಹ, ಹಂತ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ).
• segyio: SEG-Y ಭೂಕಂಪನ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಓದಿ/ಬರೆಯಿರಿ.

ಈ ಲೈಬ್ರರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋಡ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ AI (ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ) ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ರಚಿಸಲಾದ ಕೋಡ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ರನ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ: ಯುನಿಟ್ ದೋಷಗಳು, ತಪ್ಪಾದ ಅಕ್ಷ, ಸೋರುವ ತರಬೇತಿ-ಪರೀಕ್ಷೆ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆ, ಅಥವಾ ಭ್ರಮೆಗೊಂಡ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯದ ಕರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಚಿಕ್ಕದಾದ, ತಿಳಿದಿರುವ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಗೆ AI- ರಚಿತ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬೇಡಿ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ/ಸಮಯ ಉಲ್ಲೇಖ, ಘಟಕ (ms/s, m/ft) ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ-ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಒಂದು ಘಟಕ ದೋಷವು ಸಂಪೂರ್ಣ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ಹಾಳು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೈತಿಕತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಬಳಕೆ

ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಜೀವನ ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಹೂಡಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಇದು AI ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ವಿಶೇಷ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ: ಅಂತಿಮ ಮಾದರಿಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ಪರಿಶೋಧನೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ; "AI ಹೀಗೆ ಹೇಳಿದೆ" ಒಂದು ಕ್ಷಮಿಸಿಲ್ಲ.
• ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ: ಭೂಕಂಪನ ಡೇಟಾ, ಬಾವಿ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಪರವಾನಗಿಗಳಿಂದ ಆವರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಬಾಹ್ಯ/ಕ್ಲೌಡ್ AI ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು; ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ ಪಟ್ಟಿ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ಮಿತಿಮೀರಿದ ಹಕ್ಕುಗಳ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ನಿಷೇಧ: ಭೂಕಂಪದ ಅಪಾಯ, ಭೂಕುಸಿತ, ನೆಲದ ದ್ರವೀಕರಣದಂತಹ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಮಾನವ ಜೀವಗಳನ್ನು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಅಳತೆ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭೂಕಂಪದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನಿರಾಕರಣೆ: ಭವಿಷ್ಯದ ಭೂಕಂಪದ ದಿನವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು ಅವೈಜ್ಞಾನಿಕ; ಅಂತಹ ಹಕ್ಕು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗಿದೆ; ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ.
• ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಸಮಾಜ: ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ; ಈ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನು ಜವಾಬ್ದಾರನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ.

ಸಲಹೆ: AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಮೂರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ: (1) ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ನನಗೆ ಅನುಮತಿ ಇದೆಯೇ? (2) ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ/ವಾಣಿಜ್ಯ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ? (3) ಈ ಉಪಕರಣವು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆಯೇ? ಮೂರರಲ್ಲಿ ಯಾವುದಾದರೂ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಡಿ ಅಥವಾ ಆನ್-ಆವರಣ/ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪರವಾನಗಿ ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ಷಿಪ್ರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಒಬ್ಬರು ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದ ಭೂಕಂಪನ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಬಾಹ್ಯ AI ಸೇವೆಗೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಒಪ್ಪಂದವು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾವಣೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಿದೆ; ಘಟನೆಯು ಒಪ್ಪಂದದ ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಏಜೆನ್ಸಿಯು ತರುವಾಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ, ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ನೀತಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಕೋಡ್ ಘಟಕ ದೋಷ. ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ AI ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಅಡಿ (ಅಡಿ) ಗಿಂತ ಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವನ್ನು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ; ನಕ್ಷೆಯು 30% ಆಳವಿಲ್ಲದ್ದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಗುರಿಗೆ ಬಾವಿಯನ್ನು ಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ದೋಷವು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಸಿಕ್ಕಿಬೀಳುತ್ತಿತ್ತು; ಪಾಠ: ರಚಿತವಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ತಿಳಿದಿರುವ ಉದಾಹರಣೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ ಅಪಾಯದ ಹೇಳಿಕೆ. ಒಂದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, YZ ಕಳಪೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ "ಪ್ರದೇಶವು ದ್ರವೀಕರಣದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ" ಎಂದು ಖಚಿತವಾಗಿ ಬರೆದಿದೆ. "ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸೀಮಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ದ್ರವೀಕರಣದ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು; ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕ್ಷೇತ್ರ ಕಾರ್ಯದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ ಭೂ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಭದ್ರತೆಯ ಮಾಪನದ ಭಾಷೆ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿತ್ತು.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್‌ಗಳು:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಸಲಹೆಗಾರ. ನನ್ನ ಯೋಜನೆ: [ಪ್ರಕಾರ]. ಯೋಜನೆ, ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವಿಲೋಮ, ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲನಾ ಗೇಟ್‌ಗಳ ಟೇಬಲ್ ಏನಾಗುತ್ತದೆ: ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ಯ ಕೆಲಸ, ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾಸೇಜ್ ಕಂಡಿಷನ್ (ನಿಯಂತ್ರಣ) ಏನಾಗಿರಬೇಕು? ಅದರ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗದೆ ಮುಂದಿನ ಬಾಗಿಲಿಗೆ ಹಾದುಹೋಗಬಾರದು.

2) ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ:

ನಾನು AI ಜೊತೆಗೆ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ([SEG-Y ರೀಡ್/ಫಿಲ್ಟರ್/ಕ್ಲಾಸಿಫೈಯರ್]) ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ. ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೊದಲು ನಾನು ಏನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು: ಘಟಕ/ಅಕ್ಷ/ನಿರ್ದೇಶನ ಸ್ಥಿರತೆ, ತರಬೇತಿ-ಪರೀಕ್ಷೆ ಸೋರಿಕೆ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು? ಸಣ್ಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು? ನನಗೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ನೀಡಿ.

3) ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಂತ್ರಣ:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ ಸಲಹೆಗಾರ. ನಾನು AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ([ಭೂಕಂಪ/ಬಾವಿ ಲಾಗ್]) ನೀಡಲು ಯೋಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ನನಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡಿ: ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಮತಿ, ವಾಣಿಜ್ಯ/ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿ, ಉಪಕರಣದ ಡೇಟಾ ಧಾರಣ ನೀತಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ/ಆವರಣದಲ್ಲಿ ಪರ್ಯಾಯ. ಇದು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ನಾನು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?

4) ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಭಾಷೆ:

ನನ್ನ AI ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ([ಭೂಕಂಪದ ಅಪಾಯ / ದ್ರವೀಕರಣ / ಭೂಕುಸಿತ]) ಕುರಿತು ಹೇಳಿಕೆಗಳಿವೆ. ನಾನು ತೀವ್ರವಾದ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ, ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾದ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ? ವರದಿಯಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಾನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಸೂಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಊಹೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು? ಉದಾಹರಣೆ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ತೋರಿಸಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

AI ಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಮುಕ್ತಾಯದವರೆಗೆ ಈ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಇಲ್ಲ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಇಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಇಲ್ಲ; ವೇಗದ ಸಲುವಾಗಿ, ಅಸಮರ್ಥನೀಯ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಹಿರಿಯ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್. ನನ್ನ ಯೋಜನೆ: [ಪ್ರಕಾರ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಗೌಪ್ಯತೆ ಸ್ಥಿತಿ]. ಕಾರ್ಯ: (1) ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಗೇಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ; (2) ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ AI ಯ ಕೆಲಸ, ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ; (3) ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಗಾಗಿ ಅನುಮೋದಿತ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿ; (4) ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮಧ್ಯಮ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮಾನವನ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಬಾಗಿಲುಗಳು, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯ ಚೌಕಟ್ಟು AI ಅನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಆದರೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ

ಹಂತ

AI ನ ಕೆಲಸ

ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ

ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸ್ಥಿತಿ

ಯೋಜನೆ/ಸಂಗ್ರಹಣೆ

ಯೋಜನೆ ಕರಡು

ಭದ್ರತೆ, ಅನುಮತಿ

ಇದು ಶಾಸನದ ಅನುಸಾರವಾಗಿದೆಯೇ?

ಸಂಸ್ಕರಣೆ/QC

ಮುದ್ರಣ, ಗುರುತು

ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ದೃಢೀಕರಣ

ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?

ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ

ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪರಿಶೀಲನೆ

ಬಾವಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಕಲ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?

ವಿಲೋಮ ಪರಿಹಾರ

ವೇಗವರ್ಧನೆ

ಭೌತಿಕ ಸಿಂಧುತ್ವ

ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆಯೇ?

ನಿರ್ಧಾರ/ಏಕೀಕರಣ

ಸನ್ನಿವೇಶ, ಸಂಯೋಜನೆ

ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರ

ಅಡ್ಡ ತಪಾಸಣೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ?

ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಕರಡು

ಅನುಮೋದನೆ, ಜವಾಬ್ದಾರಿ

ಇದು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆಯೇ?

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ವೇಗದ ಸಲುವಾಗಿ ಮಾನವ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ವರದಿಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ.
• ಬಾಹ್ಯ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಗೌಪ್ಯ/ಪರವಾನಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಒಪ್ಪಂದದ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
• ರಚಿಸಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆ ರನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಯುನಿಟ್/ಆಕ್ಸಿಸ್ ದೋಷವು ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯನ್ನು ಮೌನವಾಗಿ ಭ್ರಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
• ಭದ್ರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅತಿಯಾದ ಹಕ್ಕುಗಳು. ಅಳತೆ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
• AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು. ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, AI ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸುವುದು ಹಂತಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್‌ಗಳು. ಪೈಥಾನ್ ಈ AI ಯ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ರಚಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೃತ್ತಿಯ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸ್ವಭಾವ; ಇದು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಮಾಪನ ಭಾಷೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರಾಕರಣೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ-ಸಾಮಾಜಿಕ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. AI ಎಂದಿಗೂ "AI ಹೇಳಿದೆ" ಕ್ಷಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ: ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿ, ಪರಿಶೋಧನೆ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಮರ್ಥ ಭೂ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಜವಾದ ಅಥವಾ ಕಲ್ಪಿತ ಭೌಗೋಳಿಕ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. "ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವೆರಿಫಿಕೇಶನ್ ಗೇಟ್ಸ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ. ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ನೀಡುವುದು ಸೂಕ್ತವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕಾಗಿ "ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಂತ್ರಣ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಭದ್ರತಾ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು "ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ವರದಿ ಮಾಡುವ ಭಾಷೆ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ, ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾದ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಸಂಪೂರ್ಣ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಗೇಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಗೌಪ್ಯ/ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಮೋದಿತ/ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ತಿಳಿದಿರುವ ಉದಾಹರಣೆಯೊಂದಿಗೆ AI- ರಚಿತವಾದ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅಳತೆ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೇಳಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ಮಾನವನ ಮೇಲೆ ಇರಿಸಿದೆ.

ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ

1. ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಾನವಾಗಿದೆ?

• ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ; ಅಂತಿಮ ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿ, ಪರಿಶೋಧನೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರದ್ದಾಗಿದೆ ✔
• ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಭೂಗತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಬಾವಿಯ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಒಂದೇ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಪಾಲಿಸೆಮಿಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವರದಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮಾತ್ರ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ; ಇದು ಶಬ್ದವನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುವ, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ವರದಿ ಕರಡುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಹಾಯಕ. ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನ ಅಂತರ್ಗತ ಪಾಲಿಸೆಮಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ (ಒಂದೇ ಡೇಟಾಗೆ ಬಹು ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು), ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ; ಸಮರ್ಥ ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಅಂತಿಮ ಉಪಮೇಲ್ಮೈ ಮಾದರಿ, ಪರಿಶೋಧನೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಪಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಅಂತಿಮ ಪ್ರಾಧಿಕಾರವಾಗಿದೆ.

2. AI-ಆಧಾರಿತ ಶಬ್ದ ನಿರೋಧಕವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ನಂತರ ಸಿಗ್ನಲ್ ನಷ್ಟವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಸಿಗ್ನಲ್-ಟು-ಶಬ್ದ ಅನುಪಾತವು ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದನ್ನು ನೋಡಿದರೆ ಸಾಕು
• ಬಿ) ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಘಟಕವನ್ನು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಕಥಾವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ ವೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಿ ✔
• ಸಿ) ಸಪ್ರೆಸರ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಡಿ) ಔಟ್ಪುಟ್ ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ತೋರುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ

ವಿವರಣೆ: ಡಿಫರೆನ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಡ್ಡ ವಿಭಾಗವಾಗಿ ಸಪ್ರೆಸರ್‌ನಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಘಟಕವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ದಮನಕಾರಿಯ ಶೇಷವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಓರೆಯಾದ, ನಿರಂತರ ಪ್ರತಿಫಲನಗಳು ಇದ್ದರೆ, ಫಿಲ್ಟರ್ ದುರ್ಬಲ ಆದರೆ ನೈಜ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಅಳಿಸಿಹಾಕಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಮೃದುಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಈ ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ದಮನಕಾರಿ ನಿಜವಾದ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸಬಹುದು.

3. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹಾರಿಜಾನ್ ಟ್ರ್ಯಾಕರ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮೃದುವಾದ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಮತ್ತು ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ದೋಷ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಅನುಯಾಯಿಗಳು ತುಂಬಾ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ
• ಬಿ) ಮೇಲ್ಮೈ ಯಾವಾಗಲೂ ಗದ್ದಲದಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ
• ಸಿ) ಸೈಕಲ್ ಸ್ಕಿಪ್: ಪ್ರತಿಬಿಂಬದ ಶಿಖರದಿಂದ ನೆರೆಯ ಶಿಖರಕ್ಕೆ ಜಿಗಿಯುವುದು ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾದ ಆದರೆ ನಯವಾದ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ✔
• ಡಿ) ಮೇಲ್ಮೈಯ ಬಣ್ಣದ ಪ್ರಮಾಣದ ತಪ್ಪು ಆಯ್ಕೆ

ವಿವರಣೆ: ಸೈಕಲ್ ಸ್ಕಿಪ್ ಎಂದರೆ ಅನುಯಾಯಿಯು ಪ್ರತಿಬಿಂಬದ ಬೆಟ್ಟವನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ಪಕ್ಕದ ಬೆಟ್ಟಕ್ಕೆ ಜಿಗಿಯುವ ಮೂಲಕ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾನೆ; ಫಲಿತಾಂಶವು ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಯವಾದ ಆದರೆ ಭೂವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ತಪ್ಪಾದ ಮೇಲ್ಮೈಯಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹಾರಿಜಾನ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸದೆ ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸದೆ ಪರಿಮಾಣದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಹರಡಬಾರದು ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಪ್ರತಿಫಲನವನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ದುರ್ಬಲ ಶಿಖರಕ್ಕೆ ಜಿಗಿತದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಟೈ ಮಾಡಬಾರದು.

4. ಗುರುತ್ವಾಕರ್ಷಣೆಯ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವಾಗ ಭೂ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುವ ಮೂಲಭೂತ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಏನು ಮತ್ತು AI ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಗೆ ಹೋಗಬೇಕು?

• ಎ) ಯಾವುದೇ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇಲ್ಲ; ಅಸಂಗತತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಮೂಲಕ್ಕಿಂತ ನೇರವಾಗಿ ಇರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ
• ಬಿ) ಆಳ-ವೈಶಾಲ್ಯ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇದೆ; AI ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಬದಲಿಗೆ ಬಹು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬೇಕು ✔
• ಸಿ) ಏಕೈಕ ಅತ್ಯುನ್ನತ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮಾದರಿಯು ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಪರ್ಯಾಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಡಿ) ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಭೂಕಂಪದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಸಂಭಾವ್ಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಆಳ-ವೈಶಾಲ್ಯ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇದೆ: ಸಣ್ಣ, ಆಳವಿಲ್ಲದ ಮೂಲ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ, ಆಳವಾದ ಮೂಲವು ಬಹುತೇಕ ಅದೇ ಮೇಲ್ಮೈ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಭೂಕಂಪನದಲ್ಲಿ ಪಾಲಿಸೆಮಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರ ಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಏಕ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ AI ಇದನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು; ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೇಳುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

5. ಉತ್ತರ ಗೋಳಾರ್ಧದಲ್ಲಿ ಕಾಂತೀಯ ಅಸಂಗತತೆಯ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕೊರೆಯುವ ಗುರಿಯಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಏಕೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ?

• ಎ) ಕಾಂತೀಯ ವೈಪರೀತ್ಯಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಮೂಲಕ್ಕಿಂತ ನೇರವಾಗಿ ಇರುತ್ತವೆ, ಯಾವುದೇ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲ
• ಬಿ) ಕಾಂತೀಯ ವಿಧಾನವು ಆಳವನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಅಪಾಯಕಾರಿ.
• ಸಿ) ಅಕ್ಷಾಂಶ ಪರಿಣಾಮ/ಧ್ರುವೀಯತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅಸಂಗತತೆಯು ಮೂಲಕ್ಕಿಂತ ನೇರವಾಗಿ ಇರಬಾರದು; ಕಂಬಕ್ಕೆ ಕಡಿತ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ✔
• ಡಿ) ಸಮಸ್ಯೆ ಕೇವಲ ಬಣ್ಣದ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ, ಯಾವುದೇ ಭೌತಿಕ ಶಿಫ್ಟ್ ಇಲ್ಲ

ವಿವರಣೆ: ಅಕ್ಷಾಂಶದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ರುವೀಯತೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಕಾಂತೀಯ ಅಸಂಗತತೆಯು ನೇರವಾಗಿ ಮೂಲದ ಮೇಲೆ ಇರಬಾರದು; ಉತ್ತರ ಗೋಳಾರ್ಧದಲ್ಲಿ, ಅಸಂಗತತೆಯು ಮೂಲದ ದಕ್ಷಿಣಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಧ್ರುವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡದೆಯೇ ಅಸಂಗತ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ತಪ್ಪಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಬಾವಿಯನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಧ್ರುವಕ್ಕೆ ತಗ್ಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು.

6. ಯಾವ ಹೇಳಿಕೆಯು ವಿಲೋಮ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ?

• ಎ) ಇದು ಉತ್ತಮವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ; ಒಂದೇ, ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ
• ಬಿ) ಇದು ಅಸಮರ್ಪಕ ಮತ್ತು ಬಹಳ ಮಹತ್ವದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ; ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಎಂಬುದು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಕುಟುಂಬವಾಗಿದೆ ✔
• ಸಿ) ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಖರವಾದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಾಗಿದ್ದು, ಯಾವುದೇ ಕ್ರಮಬದ್ಧತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
• ಡಿ) ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಮಾತ್ರ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.

ವಿವರಣೆ: ವಿಲೋಮ ಪರಿಹಾರವು ಅಸಮರ್ಪಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ: ಇದಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಪರಿಹಾರವಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಇರಬಹುದು ಅಥವಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಶಬ್ದವು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಫಿಟ್ ಮತ್ತು ರೆಗ್ಯುಲೈಸೇಶನ್ ನಡುವೆ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಒಂದೇ ಸತ್ಯವಲ್ಲ ಆದರೆ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯಿಂದ ಸೀಮಿತವಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಕುಟುಂಬವಾಗಿದೆ.

7. ಬದಲಿ AI ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ವೇಗವರ್ಧಿತ ರಿವರ್ಸಲ್ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಬದಲಿ ಮಾದರಿಯು ವೇಗವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು
• ಬಿ) ಫಲಿತಾಂಶವು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡುವುದು
• ಸಿ) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೈಜ (ಭೌತಿಕ) ಸುಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಒಳಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ✔
• ಡಿ) ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ತೂಕವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ಬಾಡಿಗೆ ಮಾದರಿಯು ಭಾರೀ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗೆ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೈಜ (ಭೌತಿಕ) ಸುಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ಗೆ ಒಳಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅದು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬೇಕು. ನಿಜವಾದ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಪರ್ಯಾಯವು 'ಫಿಟ್ಸ್' ಎಂದು ಹೇಳುವ ಪರಿಹಾರವು ಅಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.

8. ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಫೇಸ್ ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ ನೀಡಿದ P ಮತ್ತು S ಆಗಮನದ ಸಮಯವನ್ನು ಭೂಕಂಪದ ಸ್ಥಳ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೊದಲು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು?

• ಎ) ಸ್ಥಳ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಉಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ನಿಲ್ದಾಣದ ಹಂತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ✔
• ಬಿ) ಯಾವುದೇ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ
• ಸಿ) ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ
• ಡಿ) ದೊಡ್ಡ ವೈಶಾಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ನಿಲ್ದಾಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಇತರವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಿ

ವಿವರಣೆ: ಹಂತದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳು ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ದೋಷಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಳ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿರುವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ಶೇಷವು ಆ ಹಂತವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕುರುಡಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಬಾರದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಎಐ ಎಕ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ ಎಷ್ಟೇ ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದ್ದರೂ ಈ ತಪಾಸಣೆ ಅಗತ್ಯ.

9. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ 'ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮುಂದಿನ ಭೂಕಂಪದ ದಿನಾಂಕವನ್ನು' ಊಹಿಸಲು ನಿರ್ವಾಹಕರು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಾರೆ. ಸರಿಯಾದ ವೃತ್ತಿಪರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಏನು?

• ಎ) ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿಖರವಾದ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು
• ಬಿ) ಮಾದರಿಯು ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು ಅವಶ್ಯಕ
• ಸಿ) ನಿರ್ಣಾಯಕ ದಿನದ ಭವಿಷ್ಯವು ಅವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿದೆ; ಸಂಭವನೀಯ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿ ✔
• ಡಿ) ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೂ, ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಅಂಚು ಸೇರಿಸಲು ಸಾಕು.

ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಭೂಕಂಪದ ಸ್ಥಳ/ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಭವಿಷ್ಯದ ಭೂಕಂಪದ ದಿನವನ್ನು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇದು ಭೂಕಂಪಶಾಸ್ತ್ರವು ಒಪ್ಪುವ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಹಕ್ಕು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಅನೈತಿಕವಾಗಿದೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಂಭವನೀಯ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿದೆ; ಇದು ನಿಖರವಾದ ದಿನದ ಅಂದಾಜು ಅಲ್ಲ.

10. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಜಿಪಿಆರ್ (ಗ್ರೌಂಡ್ ಪೆನೆಟ್ರೇಟಿಂಗ್ ರೇಡಾರ್) ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಹೈಪರ್ಬೋಲಾಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಆಳವನ್ನು ನೀಡಿತು. ಈ ಆಳಗಳನ್ನು ನಂಬುವ ಮೊದಲು ಯಾವ ಹೆಜ್ಜೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ?

• ಎ) ಯಾವುದೇ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ, ಹೈಪರ್ಬೋಲಾಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ನೇರವಾಗಿ ವಸ್ತುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ
• ಬಿ) ತಿಳಿದಿರುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸುತ್ತುವರಿದ ವೇಗವನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನೈಜ ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಬಹು ಪ್ರತಿಫಲನಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿ ✔
• ಸಿ) ಜಿಪಿಆರ್ ಎಂದಿಗೂ ಆಳವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಬೇಕು
• ಡಿ) ನೆಲವು ಒಣಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ತೇವವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ.

ವಿವರಣೆ: ಹೈಪರ್ಬೋಲಾದ ವಕ್ರತೆಯು ಮಾಧ್ಯಮದ ತರಂಗ ವೇಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಆಳವು ನೇರವಾಗಿ ಈ ವೇಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ವೇಗ ತಪ್ಪಿದರೆ ಆಳ ತಪ್ಪುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ತಿಳಿದಿರುವ ಆಳದ ಗುರಿಯ ಮೇಲೆ (ಉದಾ. ತಿಳಿದಿರುವ ಪೈಪ್) ವೇಗವನ್ನು ಮಾಪನಾಂಕ ಮಾಡಬೇಕು; ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬಹು ಪ್ರತಿಫಲನಗಳನ್ನು ನೈಜ ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬೇಕು. ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವಿಲ್ಲದ ಆಳವು ಗಂಭೀರ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.

11. ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೊದಲು ಯಾವುದೇ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಕಲಾಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೇಗೆ?

• ಎ) ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಏಕ ಮಾಪಕವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ
• ಬಿ) ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಬಣ್ಣದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಸೆಳೆಯುವುದು ಅವಶ್ಯಕ
• ಸಿ) ಚಿತ್ರವು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
• ಡಿ) ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಂಜಸವಾದ ಬಣ್ಣ ಮಾಪಕ ಮತ್ತು ಅಳತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಎಳೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆಯೇ ಎಂದು ನೋಡಿ ✔

ವಿವರಣೆ: ಬಣ್ಣದ ಮಾಪಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದ ಗಡಿಗಳು ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಹೊಡೆಯುವ ಅಥವಾ ತೆಳುವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು; ಈ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ನಿರ್ಧಾರಗಳಾಗಿವೆ. ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಂಜಸವಾದ ಬಣ್ಣ ಮಾಪಕ ಮತ್ತು ಅಳತೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಿಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸಿದರೆ ಅಸಂಗತತೆಯು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕೇವಲ ಒಂದು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ರಚನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಾಸ್ತವಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ಕಲಾಕೃತಿಯಾಗಿದೆ.

12. ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿ, AI ಕೆಲವು ಭೌಗೋಳಿಕ ಮಾಪನಗಳನ್ನು 'ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳು' ಎಂದು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದೆ. ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಹೊರಗಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಳಿಸಿ
• ಬಿ) ಅಳಿಸುವ ಮೊದಲು, ಪ್ರತಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದು ಮಾಪನ ದೋಷ ಅಥವಾ ನಿಜವಾದ ಸಂಕೇತವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ✔
• ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವಿರುದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸದೆ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ
• ಡಿ) ನೈಜ ಡೇಟಾಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೊರಗಿನವರನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವುದು

ವಿವರಣೆ: ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಸಂಕೇತವನ್ನು ನಾಶಮಾಡಲು ಹೊರವಲಯವನ್ನು ಸಗಟು ಅಳಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ; ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೊರಗಿನವು ಅತ್ಯಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ (ನಿಜವಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಅಸಂಗತತೆ). ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಳಿಸುವ ಮೊದಲು, ಪ್ರತಿ ಸಹಿ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅದರ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದು ಮಾಪನ ದೋಷ ಅಥವಾ ನಿಜವಾದ ಭೌತಿಕ ಸಹಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.

13. ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಹುಡುಕಾಟದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ತಯಾರಿಸಲಾದ 'ಹೋಪ್ ಸ್ಕೋರ್' (ಪ್ರಾಸ್ಪೆಕ್ಟಿವಿಟಿ) ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಮಾಡಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಪರೀಕ್ಷೆ ಯಾವುದು?

• A) ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಒಣ ಬಾವಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ✔
• ಬಿ) ಒಂದು ಬಾವಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕ ಗಳಿಸುವ ಹಂತಕ್ಕೆ ಯೋಜಿಸುವುದು
• ಸಿ) ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಗ್ಯಾರಂಟಿಯಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು
• ಡಿ) ಬ್ಯಾಕ್‌ಟೆಸ್ಟ್ ಅನಗತ್ಯ; ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ

ವಿವರಣೆ: ಭರವಸೆಯ ಅಂಕವು ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಿಂದ ಕಲಿತ ಇತಿಹಾಸವು ಹೊಸ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು ಒಣ ಬಾವಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬ್ಯಾಕ್‌ಟೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯು ತಿಳಿದಿರುವ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ವೈಫಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಹೊಸ ಗುರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಅದರ ಸ್ಕೋರ್ ಸಹ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ.

14. AI ವರ್ಗೀಕರಣವು 94% ನಿಖರತೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಅದೇ ಬಾವಿಯಿಂದ ನೆರೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿವೆ. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಏನನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ?

• ಎ) ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು
• ಬಿ) ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ
• ಸಿ) ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯು ವರದಿ ಮಾಡಿದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ; ಬೇರ್ಪಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಾವಿ/ಕ್ಷೇತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡಬೇಕು ✔
• ಡಿ) ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅಂಕಗಳು ನಿಖರವಾಗಿವೆ.

ವಿವರಣೆ: ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ ಎರಡಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಬಾವಿ/ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವರದಿ ಮಾಡಿದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕೃತಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನೋಡಲು, ಬೇರ್ಪಡಿಕೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ/ಕ್ಷೇತ್ರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡಬೇಕು; ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದಾಗ, ನಿಖರತೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯ ನಿಜವಾದ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲ.

15. ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುವ ಒಂದೇ ದೋಷದಿಂದ ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ AI-ಚಾಲಿತ ಜಿಯೋಫಿಸಿಕ್ಸ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?

• ಎ) ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಒಂದೇ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನೋಡೋಣ
• ಬಿ) ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಗೇಟ್ ಮತ್ತು ಪಾಸ್ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹಾಕುವುದು (ಲೇಯರ್ಡ್ ಪರಿಶೀಲನೆ) ✔
• ಸಿ) ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಮಧ್ಯಂತರ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ವರದಿಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ನೋಡಿ
• ಡಿ) ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಪರಿಣಿತರು ಮೂಲ ಐಡಿ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳದೆಯೇ ಅವರ/ಆಕೆಯ ಸ್ವಂತ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

ವಿವರಣೆ: ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ (ಯೋಜನೆ, ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವಿಲೋಮ, ಏಕೀಕರಣ, ವರದಿ) ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನಾ ಗೇಟ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (ಸಿಗ್ನಲ್ ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ, ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆಯೇ) ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಒಂದು ಬಾಗಿಲಿನ ಮೂಲಕ ಇನ್ನೊಂದು ಬಾಗಿಲಿನ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಈ ಲೇಯರ್ಡ್ ರಚನೆಯು ಒಂದು AI ದೋಷವನ್ನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

16. ಬಾಹ್ಯ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಪರವಾನಗಿ ಪಡೆದ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರದ ರಹಸ್ಯ ಭೂಕಂಪ/ಬಾವಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಭೂಭೌತಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞನಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ನೀತಿ ಯಾವುದು?

• ಎ) ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಬಾಹ್ಯ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು
• ಬಿ) ಡೇಟಾವು ಜಿಯೋಫಿಸಿಕಲ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ
• ಸಿ) ಹಂಚಿಕೆ ಅನುಮತಿ, ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣದ ಶೇಖರಣಾ ನೀತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಇದು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ/ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ✔
• ಡಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗದ ಕಾರಣ, ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ

ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ: ಭೂಕಂಪನ ದತ್ತಾಂಶ, ಬಾವಿ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ ರಹಸ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಪರವಾನಗಿಗಳಿಂದ ಆವರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ; ಅವುಗಳನ್ನು ಬಾಹ್ಯ/ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ, ಒಪ್ಪಂದದ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ದುರ್ಬಲತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಹಂಚಿಕೆ ಅನುಮತಿ, ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣದ ಡೇಟಾ ಧಾರಣ ನೀತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ; ಇದು ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ/ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿ.