Добивки:
- Способност да се вгради вештачката интелигенција во секоја фаза, од планирање до известување, доследно со портите за проверка на луѓето и условите за транзиција
- Способност да се препознае пакетот алатки за геофизика Python (ObsPy, segyio, scikit-learn итн.) и да се потврди кодот генериран со вештачка интелигенција во однос на единица/оска/истекување
- Способност за вградување на принципите на човечка одговорност, приватност на податоците, измерен јазик за безбедност, детерминистичко отфрлање на предвидувањата и транспарентност во работниот тек
Досега разговаравме за поединечните прстени на геофизиката - обработка, толкување, потенцијални полиња, инверзија, земјотрес, блиска површина, визуелизација, истражување на ресурси, неизвесност - одделно. Во оваа последна единица, ги комбинираме сите во еден работен тек од крај до крај: ќе видиме како доследно да ја вградиме вештачката интелигенција (ВИ) од почетокот на проектот до крајот на извештајот, со портата за проверка на луѓето во секоја фаза. Ќе го разгледаме и екосистемот на Python, конкретната алатка за вештачка интелигенција во геофизиката, како и принципите на етика, приватност и одговорна употреба кои произлегуваат од безбедносната критична природа на професијата. Да почнеме од почеток: AI е забрзувач и асистент; Одговорноста за подземниот модел, одлуката за истражување и коментарите во однос на безбедноста на животот/имотот секогаш лежи на надлежниот геофизичар.
Работен тек од крај до крај: порти за верификација
Добар проект напојуван со вештачка интелигенција е слоевит структура со „преодна состојба“ во секоја фаза. Постепените човечки порти спречуваат протекување на една грешка на вештачката интелигенција во извештајот:
- Планирање и собирање: вештачката интелигенција произведува листа за проверка/ преглед на планот; безбедноста на локацијата, одлуките за издавање дозволи и собирање се човечки. Врата: дали планот е во согласност со локалното законодавство?
- Обработка/КК: потиснувањето на бучавата со вештачка интелигенција врши пониско обележување. Порта: дали е чиста парцелата за разлика, дали е зачуван сигналот?
- Визуелизација/толкување: вештачката интелигенција генерира кандидат за хоризонт/неисправност/фациес. Врата: дали е извршено врзувањето на бунарот и визуелна проверка?
- Инверзно решение: ВИ се забрзува. Врата: потврда со вистинска физика, измерена неизвесност?
- Интеграција/одлука: ВИ комбинира податоци, генерира сценарија. Врата: потврда со повеќе методи, дали е направен бектест?
- Известување: ВИ пишува нацрт. Порта: дали секој број/референца е поврзан со изворот, дали јазикот на двосмисленоста е зачуван?
Не можете да продолжите до соседната врата без да поминете низ неа. Ова е структурата што обезбедува безбедност додека ја одржува брзината.
Совет: Прикачете „кредитна ознака“ на секој излез на вештачка интелигенција: кои податоци, каков модел/верзија, кој параметар, кој потврдил, кога. Оваа ознака е од витално значење и за повторливост и за ревизија доколку подоцна се открие грешка.
Пајтон: комплет алатки за вештачка интелигенција на геофизичар
Конкретниот јазик на вештачката интелигенција во геофизиката е главно Пајтон. Потребна е основна писменост за имплементација и следење на препораките за вештачка интелигенција. Често користени библиотеки:
- NumPy / SciPy: Нумеричка пресметка, обработка на сигналот (филтер, FFT).
- Matplotlib: Секција, карта, визуелизација.
- ObsPy: Стандардна библиотека за сеизмологија (читање на бранови форми, фаза, податоци за земјотрес).
- scikit-learn: Класично машинско учење (класификација, кластерирање, вкрстена валидација).
- PyTorch / TensorFlow: Длабоко учење (потиснување на шум на CNN, екстракција на фаза).
- segyio: Читање/запишување SEG-Y формат на сеизмички податоци.
AI (јазичен модел) е многу брз во генерирање на нацрти на кодови со овие библиотеки. Но, генерираната шифра не се извршува без верификација: вообичаени се грешките на единицата, погрешната оска, раздвојувањето на тест-тестот со протекување или халуцинираното непостоечко повикување на функцијата.
Внимание: Не применувајте Пајтон код генериран од вештачка интелигенција на големи податоци без да го тестирате на мал, познат примерок. Конкретно, рачно проверете ја референцата за координати/време, единицата (ms/s, m/ft) и раздвојувањето на тренинг-тестот; една единица грешка тивко ја расипува целата интерпретација.
Етика, приватност и одговорна употреба
Геофизиката е област на инженерството чии резултати влијаат на безбедноста на животот и имотот, животната средина и големите инвестиции. Ова става посебни одговорности за употребата на вештачката интелигенција:
- Човечка одговорност: Одговорноста за конечниот модел, одлуката за истражување и проценката на опасност е на експертот; „Вештачката интелигенција рече така“ не е изговор.
- Приватност на податоците: Сеизмичките податоци, дневниците на бунарите и резултатите од истражувањето често се покриени со трговски тајни или лиценци. Прикачувањето на нив на надворешни/облак алатки за вештачка интелигенција може да создаде прекршување на приватноста и конкурентни пропусти; класификација на податоци и одобрен список на возила се од суштинско значење.
- Точност и забрана на прекумерни тврдења: Преценетото производство на вештачка интелигенција за безбедносни прашања како што се опасност од земјотрес, лизгање на земјиштето, втечнување на земјата ги става во опасност човечките животи; Се користи измерен, нејасен јазик.
- Детерминистичко отфрлање на предвидување на земјотресот: Предвидувањето на денот на иден земјотрес е ненаучно; Таквото тврдење не може да се изведе со ВИ.
- Транспарентност: употребата на вештачка интелигенција е јасно наведена во извештајот; Во кој чекор, како се користи и како се проверува се пишува.
- Животна средина и општество: Резултатите од истражувањето на ресурсите создаваат еколошки и социјални влијанија; Геофизичарот е одговорен за разгледување на овие ефекти.
Совет: Пред да дадете какви било податоци на алатка за вештачка интелигенција, поставете три прашања: (1) Дали ми е дозволено да ги споделам овие податоци? (2) Дали содржи лични/комерцијални доверливи информации? (3) Дали оваа алатка задржува податоци за обука? Ако некое од трите е нејасно, не вчитувајте ги податоците и не користете внатрешно/изолирано решение.
три мини футроли
Случај 1 - Протечени податоци за лиценцата. Еден инженер постави лиценциран сеизмички волумен на надворешна услуга за вештачка интелигенција за брзо толкување. Договорот забранува пренос на податоци на трето лице; Инцидентот се претвори во сериозно прекршување на договорот. Агенцијата последователно воведе политика на работа само со изолирани, одобрени возила.
Случај 2 - Грешка во единицата на кодот. Питонска скрипта што вештачката интелигенција генерирала претпоставени длабочини во метри наместо во стапки (ft); Картата излезе 30% плитка и беше испланиран бунар до погрешна цел. Ако се тестираше со мал примерок, грешката ќе беше фатена од самиот почеток; лекција: генерираниот код секогаш се потврдува со познат пример.
Случај 3 - претерана изјава за опасност. Во еден нацрт, YZ дефинитивно напиша дека „областа е изложена на висок ризик од втечнување“ врз основа на лоши податоци. Геофизичарот го поправи ова велејќи дека „ограничените достапни податоци може да укажуваат на потенцијалот за втечнување; потребна е дополнителна работа на терен за дефинитивна проценка“. Одмерениот јазик за безбедноста беше и чесен и одговорен.
Четири шаблони за копирање
1) Врати за проверка од крај до крај:
Вашата улога: консултант за геофизички проект. Мој проект: [тип]. Она што се појавува е табела со порти за верификација за планирање, обработка, толкување, инверзија, интеграција и известување: каква треба да биде работата на вештачката интелигенција, човечката одлука и СОСТОЈБА НА ПОМИНУВАЊЕ (контрола) во секоја фаза? Човек не треба да помине на соседната врата без да помине низ неа.
2) Валидација на кодот на Пајтон:
Напишав геофизичка Python скрипта ([SEG-Y read/filter/classifier]) со вештачка интелигенција. Што треба да проверам пред да трчам: конзистентност на единицата/оската/координатите, истекување на тренинг-тест, непостоечка функција, куќишта на рабовите? Како да поставам мал тест примерок? Дајте ми листа за проверка.
3) Контрола на приватноста на податоците:
Вашата улога: советник за управување со податоци. Размислувам да дадам геофизички податоци ([сеизмички/дневник]) на алатката AI. Дајте ми листа за проверка на приватност: дозвола за споделување, комерцијални/лични доверливи информации, политика за задржување податоци на алатката, алтернатива изолирана/во просториите. Што да правам ако е ризично?
4) Одговорен јазик за известување:
Има изјави за безбедносни прашања ([опасност од земјотрес / втечнување / лизгање на земјиште]) во мојот извештај за вештачка интелигенција. Како да најдам екстремно тврдење и да го преведам на одмерен, недвосмислен јазик? Како можам транспарентно да укажам на употреба на вештачка интелигенција во извештајот и да избегнам детерминистички нагаѓања? Прикажи со примери за конверзии.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Ракувајте со овој проект брзо од почеток до крај со вештачка интелигенција.
Без порта за верификација, без приватност и без одговорност; Заради брзина, се случува неодржлив и ризичен исход.
Моќен потсетник:
Вашата улога: виш менаџер за геофизички проект. Мој проект: [тип, типови на податоци, статус на приватност]. Задача: (1) воспостави работен тек од крај до крај со порти за валидација; (2) запишете ја работата на вештачката интелигенција, човечката одлука и транзициската состојба во секоја фаза; (3) предлага одобрени алатки и изолирани решенија за приватност на податоците; (4) Додадете умерен јазик и правило за транспарентност за безбедносните прашања. Конечниот модел укажува дека одлуката и одговорноста се на човекот во секоја фаза.
Вратите, рамката за приватност и одговорност ја прават вештачката интелигенција брза, но безбедна.
Фази на работниот тек и одговорност
Фаза
Работата на АИ
човечка одлука
преодна состојба
Планирање/собирање
нацрт план
безбедност, дозвола
Дали е во согласност со законската регулатива?
Обработка/КК
печатење, обележување
Потврда на параметарот
Дали е зачуван сигналот?
Толкување
Генерирање кандидати
верификација
Дали е поврзан бунарот?
инверзно решение
забрзување
физичка важност
Дали е измерена неизвесноста?
Одлука/интеграција
Сценарио, составување
одлука за ризик
Дали е направена вкрстена проверка?
Известување
нацрт
Одобрување, одговорност
Дали е поврзан со изворот?
Вообичаени грешки
- Заобиколувајќи ги портите за верификација. Отстранувањето на човечката контрола заради брзината носи ризик за извештајот.
- Поставување доверливи/лиценцирани податоци на надворешна алатка. Тоа создава прекршување на договорот и конкурентен дефицит.
- Вклучување на генерираниот код без негово тестирање. Грешката во единицата/оската тивко ја корумпира интерпретацијата.
- Прекумерни тврдења за безбедноста. Користете измерен, нејасен јазик.
- Сокривање на употребата на вештачка интелигенција. Транспарентноста и наведувањето на изворот се задолжителни.
Сумирано
Во геофизички проект од крај до крај, вештачката интелигенција додава вредност во секоја фаза; но она што ја прави вредноста сигурна се човечките порти за верификација кои ги поврзуваат фазите. Python е конкретната алатка на оваа вештачка интелигенција и секој генериран код е потврден. Безбедносно-критичната природа на професијата; Таа наложува приватност на податоците, измерен јазик, детерминистичко негирање на предвидување, транспарентност и еколошко-општествена одговорност. Вештачката интелигенција никогаш не може да стане оправдување „Ви рече така“: конечната одговорност за подземниот модел, одлуката за истражување и безбедносната интерпретација секогаш е на надлежниот геофизичар.
Задача за апликација
Изберете реален или замислен геофизички проект. Со шаблонот „Порти за проверка од крај до крај“, ставете ги сите фази во табела со нивните преодни услови. Потоа користете го шаблонот „Контрола на приватност на податоците“ за тип на податоци за да оцените дали е соодветно тие податоци да се дадат на алатка за вештачка интелигенција. Конечно, напишете безбедносна изјава и преведете ја на измерен, транспарентен и недвосмислен јазик со шаблонот „Одговорен јазик за известување“.
листа за проверка
- [ ] Го поставив целиот работен тек со порти за валидација и услови за транзиција.
- [ ] Имам обработено доверливи/лиценцирани податоци само со одобрени/изолирани средства.
- [ ] Го тестирав кодот на Python генериран од вештачка интелигенција со познат пример.
- [ ] Користев одмерен, нејасен јазик за безбедносни прашања.
- [ ] Јас транспарентно ја кажав употребата на вештачка интелигенција и ја задржав конечната одговорност на човекот.
Модул испит
1. Кое од наведеното е најточно позиционирање на вештачката интелигенција во геофизиката?
- А) Вештачката интелигенција е асистент; Одговорноста за конечниот подземен модел, одлуката за истражување и безбедносното толкување е на геофизичарот ✔
- Б) Вештачката интелигенција може да го финализира подземниот модел и да ја одреди локацијата на бунарот без човечко одобрение
- В) Вештачката интелигенција произведува единствен и прецизен модел бидејќи ја елиминира полисемијата.
- Г) Вештачката интелигенција е корисна само при пишување извештаи, нема никаква врска со обработката и толкувањето на податоците
Опис: Вештачка интелигенција; Тоа е асистент кој ја потиснува бучавата, ги идентификува обрасците, ги забрзува пресметките и генерира нацрти на извештаи. Поради инхерентната полисемија на геофизиката (поставување на повеќе подземни модели на истите податоци), секој излез е хипотеза; Надлежниот геофизичар е конечниот орган кој го одобрува конечниот подземен модел, одлуката за истражување и безбедносната интерпретација и го презема ризикот.
2. Кој е најсигурниот начин да се провери загубата на сигналот по примената на потиснувач на шум базиран на вештачка интелигенција?
- А) Доволно е само да се види дека односот сигнал-шум се зголемува
- Б) Погледнете ја отстранетата компонента со графичка разлика и видете дали има конзистентна рефлексија во неа ✔
- В) Бидејќи супресорот е вештачка интелигенција, нема потреба од дополнителна контрола
- Г) Ако излезот изгледа визуелно почист, операцијата е успешна
Опис: Забелешката за разлика ја прикажува компонентата отстранета од супресорот како посебен пресек. Остатоците од добар репресор се појавуваат случајно; Ако има закосени, континуирани рефлексии во отстранетиот дел, филтерот го избришал слабиот, но реален сигнал и параметарот треба да се омекне. Без оваа проверка, агресивен супресор може да го уништи вистинскиот одраз.
3. Која е најчеста и геолошки неточна грешка на мазна површина произведена од автоматско следење на хоризонтот?
- А) Следбеникот работи многу бавно
- Б) Површината секогаш изгледа бучна
- В) Прескокнување на циклус: скокање од врв на рефлексија до соседен врв и производство на неправилна, но мазна површина ✔
- Г) Погрешен избор на скала на боја на површината
Опис: Прескокнување на циклус е кога следбеникот го напушта ридот со рефлексија и продолжува со скокање до соседниот рид; Резултатот е навидум мазна, но геолошки неточна површина. Затоа, автоматскиот хоризонт не треба да се шири низ волуменот без да се прегледа и коригира визуелно и со добро врзување во областите каде што го напушта силниот одраз и скока до слабиот врв.
4. Која е основната несигурност својствена за геофизиката при интерпретација на аномалија на гравитацијата и како треба да се справи со вештачката интелигенција?
- А) Нема несигурност; аномалијата е секогаш директно над изворот и се произведува единствена шема
- Б) Постои несигурност на длабочина-амплитуда; ВИ треба да произведе повеќе сценарија наместо еден модел ✔
- В) Само единствениот модел со највисока резолуција ја објаснува аномалијата, не е потребна алтернатива
- Г) Неизвесноста се јавува само во сеизмички, а не во потенцијални полиња
Објаснување: Постои несигурност на длабочина-амплитуда во потенцијалните области: мал, плиток извор и голем, длабок извор може да предизвикаат речиси иста аномалија на површината. Ова е потенцијалната состојба на полето на полисемија во сеизмички. Вештачката интелигенција може да го скрие ова со давање единствен самоуверен модел; Правилниот начин е да се произведат повеќе од едно сценарио кое ја објаснува аномалијата и да побара дополнителни податоци за да се разликува.
5. Зошто би можело да биде ризично да се избере центарот на магнетна аномалија на северната хемисфера како директна цел за дупчење?
- А) Магнетните аномалии се секогаш директно над изворот, нема ризик
- Б) Магнетниот метод воопшто не може да даде длабочина, па затоа е ризичен.
- В) Аномалијата може да не е директно над изворот поради ефектот/поларитет на географска ширина; потребно е намалување на столб ✔
- Г) Проблемот е само скалата на бојата, нема физичко поместување
Објаснување: Поради ефектите на географската ширина и поларитетот, магнетната аномалија можеби не е директно над изворот; Во северната хемисфера, аномалијата може да се префрли на југ од изворот. Сметањето на центарот за аномалија како извор без намалување на столб ќе доведе до планирање на бунарот на погрешно место. Затоа положбата мора да се коригира со намалување на столбот.
6. Која изјава најпрецизно ја опишува природата на инверзијата?
- А) Тоа е добро поставен проблем; единствен, прецизен модел одговара на секој податок
- Б) Тоа е лошо поставен и многу значаен проблем; излезот е фамилија на модели ограничени со несигурност ✔
- В) Тоа е сосема точна пресметка која не бара никаква регулација.
- Г) Тоа е процес без несигурност кој може да се реши само со вештачка интелигенција.
Објаснување: Инверзното решение е лошо поставен проблем: може да нема решение, може да има повеќе од едно или мал шум во податоците може да предизвика голема промена во моделот. Затоа е постигната рамнотежа помеѓу приспособувањето на податоците и регулацијата, а излезот не е единствена вистина, туку семејство на модели ограничени со несигурност.
7. Која е најкритичната валидација пред да се прифати забрзан резултат на пресврт со сурогат модел на вештачка интелигенција?
- А) Директно прифаќање на резултатот бидејќи сурогат моделот е брз
- Б) Само гледајќи дали резултатот изгледа визуелно разумен
- В) Подложување на резултатот на реално (физичко) напредно моделирање и споредување на произведените податоци со набљудуваните податоци ✔
- Г) Ресетирајте ја тежината за регулација и точно одговарајте на податоците
Објаснување: Сурогат моделот е тешка апроксимација нанапред и може да не успее надвор од опсегот на обука. Затоа, добиениот модел треба да биде подложен на реално (физичко) напредно моделирање и податоците што ги произведува треба да се споредат со набљудуваните податоци. Решението за кое сурогат вели „соодветно“ е невалидно ако не ги содржи податоците забележани во вистинската физика.
8. Како треба да се проверат времињата на пристигнување P и S дадени од екстракторот за фаза на вештачка интелигенција пред да се внесат во решението за локација за земјотрес?
- А) Гледање на резидуалните вредности во локациското решение и прегледување на фазата на станицата која дава голем остаток ✔
- Б) Нема потреба од никаква контрола затоа што вештачката интелигенција се сортира
- В) Користете ги сите фази какви што се и добијте го најбрзото решение
- Г) Користете ја само станицата со најголема амплитуда и отфрлете ги другите
Објаснување: Малите грешки во фазните времиња се претвораат во големи грешки во положбата. Се испитуваат преостанатите вредности во локациското решение; Голем остаток на станица покажува дека таа фаза е погрешно сортирана и не треба да се решава слепо. Оваа проверка е неопходна без разлика колку е моќен екстракторот за вештачка интелигенција.
9. Менаџер бара од вас да го предвидите „датумот на следниот земјотрес во областа“ со вештачка интелигенција. Кој е правилниот професионален одговор?
- А) Со оглед на доволно податоци, вештачката интелигенција може да направи точно предвидување на датумот
- Б) Ако моделот произведува датум, потребно е директно да му се пренесе на раководството
- В) Детерминистичкото предвидување на денот е ненаучно; Одбијте и прикажете само веројатна проценка на опасност ✔
- Г) Дури и ако не може да се предвиди, доволно е да се измисли датум и да се додаде маргина на неизвесност.
Опис: Вештачката интелигенција може да ја предвиди локацијата/магнитудата на земјотресот; Сепак, детерминистичкото предвидување на денот на иден земјотрес не е научно можно и е граница договорена од сеизмологијата. Таквото тврдење е погрешно и неетичко. Она што е легитимно е долгорочната проценка на веројатноста за опасност; Тоа не е точна дневна проценка.
10. Вештачката интелигенција означувала хиперболи во податоците од GPR (земја пенетрирачки радар) и давала длабочина. Кој чекор е суштински пред да им верувате на овие длабочини?
- А) Не е потребна калибрација, бројот на хиперболи е директно бројот на објекти
- Б) Калибрирајте ја брзината на околината со позната цел и одделете ги повеќекратните рефлексии од вистинскиот објект ✔
- В) GPR никогаш не може да ја мери длабочината, така што излезот треба да се отфрли
- Г) Не е важно дали земјата е сува или влажна.
Објаснување: Кривината на хиперболата ја дава брзината на бранот на медиумот и проценетата длабочина директно зависи од оваа брзина. Ако брзината е погрешна, длабочината е погрешна. Затоа, на цел со позната длабочина (на пр. позната цевка) брзината мора да се калибрира; Дополнително, повеќекратните рефлексии мора да се разликуваат од вистинскиот објект. Длабочините без калибрација носат сериозни грешки.
11. Како да бидете сигурни дека нема артефакти за визуелизација пред да вклучите геофизичка аномалија во извештајот?
- А) Изберете ја единствената скала што изгледа највпечатливо и ставете ја во извештајот
- Б) Потребно е само еднаш да се нацрта аномалијата во стандардната скала на боја
- В) Ако сликата е импресивна, нема потреба од верификација
- Г) Нацртајте ја аномалијата со повеќе од една разумна скала и скала на бои и проверете дали таа останува конзистентна ✔
Објаснување: Скалата на боја и границите на скалата може да направат аномалија да изгледа впечатливо или слабо; Овие одлуки се всушност одлуки за толкување. Аномалијата е сигурна ако изгледа конзистентна на повеќето слики кога е нацртана со повеќе од една разумна скала и скала на бои. Структурата што се појавува само на една агресивна скала е обично артефакт на визуелизација наместо реалност.
12. Во контролата на квалитетот, вештачката интелигенција означи некои геофизички мерења како „оддалечени“. Кој е најдобриот пристап?
- А) Автоматски бришете ги сите поважни вредности за да заштедите време
- Б) Пред бришење, вратете ја секоја вредност на нејзиниот извор и проценете дали се работи за грешка при мерењето или за вистински сигнал. ✔
- В) Отстранете го без прашање бидејќи вештачката интелигенција вели дека е спротивно
- Г) Истакнување на оддалечените податоци како посигурни од реалните податоци
Објаснување: Бришењето на големо е најчестиот начин да се уништи вистински сигнал во геофизиката; понекогаш надворешноста е највредниот сигнал (вистинска локална аномалија). Затоа, пред бришењето, секоја потпишана вредност треба да се процени со враќање на нејзиниот извор без разлика дали се работи за грешка при мерењето или за вистински физички потпис.
13. Кој е најважниот тест што треба да се направи пред да се користи мапата „оценка за надеж“ (проспективност) произведена од вештачката интелигенција при пребарување на ресурси?
- А) Повторно тестирање на резултатот со познати откритија и суви бунари во регионот ✔
- Б) Планирање на бунар директно до највисоката бодовна точка
- В) Прифаќање на резултатот како гаранција наместо веројатност
- Г) Backtest е непотребен; моделот секогаш важи во новото поле
Објаснување: Оценката за надеж не е гаранција, туку сугестија за веројатност, а историјата научена од моделот можеби не е валидна за новото поле. Затоа, картата е повторно тестирана против познати откритија и суви бунари во регионот. Добриот модел добива високи оценки за познатите успеси и ниски за познатите неуспеси; Инаку, неговиот резултат на нови цели е исто така несигурен.
14. Класификатор на вештачка интелигенција известува за 94% точност; но соседните примероци од истиот бунар се и во сетовите за обука и за тестирање. На што укажува оваа ситуација?
- А) Моделот е навистина многу моќен и може да се користи директно
- Б) Колку е поголема точноста, толку е посигурен
- В) Протекувањето на податоците ја зголемува пријавената точност; Раздвојувањето треба да се направи на база на бунар/терен ✔
- Г) Калибрацијата е совршена и оценките за доверба се точни.
Објаснување: Воведувањето примероци од истиот бунар/поле и во обуката и во тестирањето е истекување на податоци и вештачки ја зголемува пријавената точност. За да се види вистинска генерализација, одвојувањето мора да се направи на добро/теренска основа; Кога се раздвојуваат, точноста често значително опаѓа. Појавата на висока точност го одразува истекувањето, а не вистинската моќ на моделот.
15. Кој е најефективниот начин да се заштити геофизичкиот проект со вештачка интелигенција од крај до крај од една грешка што протекува во извештајот?
- А) Делегирање на целиот процес на една алатка за вештачка интелигенција и поглед на крајот
- Б) Поставување на човечка порта за верификација и состојба на поминување во секоја фаза (слојна верификација) ✔
- В) Отстранете ги средните проверки за брзина и погледнете само во фазата на известување
- Г) Секој експерт може слободно да користи сопствена алатка без да води изворен ID и записи.
Опис: Во секоја фаза (планирање, обработка, интерпретација, инверзија, интеграција, извештај) се поставува човечка порта за верификација и јасна состојба на транзиција (дали е зачуван сигналот, дали е добро поврзан, дали се мери несигурноста, дали е поврзан со изворот). Не можете да поминете низ една врата без да поминете низ друга; Оваа слоевита структура спречува протекување на единечна грешка со ВИ во извештајот.
16. Која е правилната политика за геофизичар кој сака да прикачува лиценцирани или трговска тајна сеизмички/бунарски податоци на надворешна алатка за вештачка интелигенција на облак?
- А) Поставување податоци директно на најнапредната надворешна алатка за брзина
- Б) Бидејќи податоците се геофизички, правилата за приватност не важат
- В) Дозволата за споделување, доверливите информации и политиката за складирање на алатката се проверени; Доколку е ризично, се користи изолирано/одобрено возило ✔
- Г) Бидејќи податоците не можат да се анонимизираат, приватноста воопшто не се разгледува
Обелоденување: Сеизмичките податоци, дневниците на бунарите и резултатите од истражувањето често се покриени со трговски тајни или лиценци; Нивното поставување на надворешни/облак алатки може да резултира со нарушување на приватноста, прекршување на договорот и конкурентна ранливост. Вистинскиот пристап е да се провери дозволата за споделување, содржината на доверливи информации и политиката за задржување податоци на алатката; Ако е ризично, не поставувајте ги податоците и користете изолирана/добро одобрена алатка.