Исследователи Московского физико-технического института (МФТИ) разработали уникальный алгоритм, который существенно ускоряет преобразование сейсмографических данных в детализированные карты подземных структур. Это решение позволит повысить эффективность геологоразведочных работ и точность оценки сейсмических рисков при строительстве.
В отличие от традиционных диффузионных моделей искусственного интеллекта, новый алгоритм не восстанавливает карты из случайного шума, а выстраивает «мост» между приблизительной и эталонной моделью. Такой подход позволяет сократить количество вычислительных операций в несколько раз — для построения карты достаточно 50–100 шагов вместо сотен и тысяч вызовов нейросети. При этом качество результата остается сопоставимым.
Разработка принадлежит аспиранту МФТИ Андрею Станкевичу и заведующему кафедрой информатики и вычислительной математики МФТИ Игорю Петрову. В основе работы алгоритма лежит математическая концепция «моста Шредингера», сформулированная еще в 1930-х годах Эрвином Шредингером. Она описывает эволюцию частиц под воздействием случайных процессов и сегодня активно используется при создании диффузионных систем искусственного интеллекта.
Новый метод позволяет быстро преобразовать сейсмические данные в подсказки для нейросети. Благодаря этому система шаг за шагом уточняет исходную модель и формирует реалистичную карту геологических структур, значительно сокращая время обработки данных.
По словам Андрея Станкевича, такой подход можно сравнить с тем, как постепенно стирается туман с запотевшего окна, открывая ясную картину. На выходе получается карта скоростей, максимально близкая к геологическим реалиям.
Ожидается, что разработка найдет применение при поиске полезных ископаемых, проектировании инфраструктурных объектов и мониторинге сейсмических рисков в строительстве.