تواصل معنا

GeoDeep AI

ذكاء اصطناعي مصمم لباطن الأرض، وخاضع لمساءلة خبرائكم.

تقدم GeoDeep AI نماذج للتفسير والعكس الزلزالي والتنبؤ تدرك حدود قدراتها. وتصل كل نتيجة مرفقة بمقياس لمستوى الثقة، وإصدار النموذج، ووسم واضح يميزها عن العمل البشري.

تعرف على الوكلاء اطلب مشروعًا تجريبيًا

وحدات GeoDeep AI

  • محرك التفسير بالذكاء الاصطناعي

    نماذج للصدوع والآفاق والكتل الملحية والسحنات وعناصر أخرى كثيرة.

  • النموذج الأساسي للبيانات الزلزالية

    يتعلم الأنماط العامة من كميات كبيرة من البيانات الزلزالية غير الموسومة.

  • التعلم النشط

    لا يرسل إلى الخبراء إلا المناطق التي تكون فيها ثقة النموذج في أدنى مستوياتها.

  • استوديو توسيم البيانات

    يتولى الخبراء توسيم البيانات في 2D و3D، مع الاحتفاظ بنقاط الخلاف بينهم بدلًا من ضياعها.

  • مصنع البيانات الاصطناعية

    ينتج بيانات تدريب زلزالية وجيولوجية اصطناعية واقعية.

  • البحث عن النظائر

    يعثر على البنى الجيولوجية والأنماط الزلزالية المتشابهة في جميع بياناتكم.

  • سجل النماذج

    الإصدارات والاعتمادات وبطاقات النماذج لكل نموذج في بيئة التشغيل الفعلي.

  • وكلاء الذكاء الاصطناعي

    وكلاء متخصصون في البيانات وضبط الجودة والتفسير والمكامن والحفر والإنتاج.

  • دعم القرار

    يقارن بين السيناريوهات البديلة ويوثق الأسباب التي يستند إليها القرار.

النماذج

عشرون عائلة من النماذج لعناصر باطن الأرض.

  1. 01 تجزئة الصدوع
  2. 02 خطوط الصدوع وأسطحها
  3. 03 استخراج الأفق
  4. 04 استخراج آفاق متعددة
  5. 05 تجزئة الكتل الملحية
  6. 06 اكتشاف القنوات
  7. 07 تصنيف السحنات الزلزالية
  8. 08 تجزئة الأجسام الجيولوجية
  9. 09 اكتشاف أسطح عدم التوافق
  10. 10 تصنيف النهايات الطبقية
  11. 11 المداخن الغازية والمؤشرات المباشرة على وجود الهيدروكربونات
  12. 12 إزالة الضوضاء الزلزالية
  13. 13 استيفاء الآثار الزلزالية
  14. 14 الدقة الفائقة
  15. 15 التنبؤ بنموذج السرعة
  16. 16 العكس الزلزالي للممانعة والخصائص المرنة
  17. 17 احتمالات الليثولوجيا والموائع
  18. 18 اكتشاف الانغلاقات التركيبية والأهداف الاستكشافية
  19. 19 اكتشاف التغيرات في البيانات 4D
  20. 20 البحث عن التراكيب النظيرة

النموذج الأساسي

أساس واحد يتكيف مع كل حوض رسوبي.

تدرب GeoDeep مسبقًا مرمزًا 3D مشتركًا على كميات كبيرة من البيانات الزلزالية غير الموسومة، ثم تكيفه مع كل مهمة وكل حقل بعدد قليل من الوسوم التي يضعها الخبراء. ويبين تقسيم البيانات حسب المسح الزلزالي، والاختبارات التي تستبعد مسحًا واحدًا في كل مرة، كيف يتصرف النموذج مع بيانات لم يرها من قبل.

  1. 01 نماذج لمهام محددة
  2. 02 مرمز 3D مشترك
  3. 03 تدريب مسبق متعدد المهام
  4. 04 تدريب مسبق على بياناتكم غير الموسومة
  5. 05 نموذج GeoDeep الأساسي للبيانات الزلزالية
  6. 06 تكيف بعدد قليل من الوسوم
  7. 07 مهايئات لكل منطقة وحقل

التعلم النشط

يعلم الخبراء النموذج في المواضع الأهم.

  1. يحلل النموذج المكعب الزلزالي بالكامل.

  2. يحدد المناطق ذات مستوى الثقة المنخفض والقيمة المعلوماتية العالية.

  3. يصحح الخبير هذه المناطق فقط.

  4. تحفظ التصحيحات بوصفها وسومًا للتدريب.

  5. يعاد تدريب النموذج ومقارنته في اختبار أعمى.

  6. لا ينتقل إلى بيئة التشغيل الفعلي إلا بعد اعتماده.

مستوى الثقة

كل إجابة مصحوبة بمستوى الثقة فيها.

  • مجموعات النماذج العميقة، والإسقاط العشوائي بطريقة مونت كارلو، وتعزيز البيانات في مرحلة الاختبار
  • احتمالات معايرة وتنبؤ توافقي
  • اكتشاف البيانات غير المألوفة التي لم يتدرب عليها النموذج
  • خرائط الاختلاف بين النماذج وحالة واضحة لمستوى الثقة

حوكمة النماذج

تخضع النماذج للحوكمة مثل أي أصل حيوي.

  1. تحديد المشكلة ومقاييس القبول

  2. تثبيت إصدار مجموعة البيانات

  3. فحص جودة الوسوم

  4. تقسيم البيانات حسب المسح الزلزالي

  5. تدريب نموذج مرجعي

  6. إجراء اختبار أعمى

  7. تقييم الخبراء

  8. نشر بطاقة النموذج

  9. تسجيل النموذج بوصفه مرشحًا

  10. اعتماد النموذج للتشغيل الفعلي

  11. مراقبة انحراف البيانات والأداء

  12. إعادة التدريب ببيانات جديدة

ما توثقه كل بطاقة نموذج

  • الغرض وبيانات التدريب وحقوق استخدام البيانات
  • المناطق المدعومة وأنواع المسوح وصيغ المدخلات
  • المقاييس والقيود المعروفة والسلوك مع البيانات غير المألوفة
  • طريقة تقدير عدم اليقين، والخبير الذي اعتمد النموذج، وتاريخ آخر تحقق
  • الحالات التي لا يجوز فيها استخدام النموذج

التقييم

مقاييس تعكس ما يهم علماء الأرض.

الدقة العالية وحدها لا تعني أن النموذج جاهز. وتقيس GeoDeep أيضًا الاستمرارية الجيولوجية، وجودة الحدود، والقدرة على التعميم على مسوح جديدة، ونسبة قبول الخبراء للنتائج.

المهمة المقاييس الرئيسية
تجزئة الصدوع Dice، IoU، الدقة، الاستدعاء، استمرارية الصدوع
استخراج الأفق MAE بالعينات أو بالملي ثانية، معدل الفجوات، الاتساق الطوبولوجي
تجزئة الكتل الملحية Dice، F1 للحدود، مسافة Hausdorff
تصنيف السحنات Macro F1، الاستدعاء لكل فئة، مصفوفة الالتباس
إزالة الضوضاء SNR، SSIM، الحفاظ على الترددات، مراجعة المفسر
العكس الزلزالي RMSE، الارتباط، التحقق بآبار مستبعدة، البواقي
نموذج السرعة خطأ النموذج، تركيز الصورة الزلزالية، ربط الآبار بالبيانات الزلزالية
التنبؤ بالإنتاج MAE، MAPE، تغطية نطاقات التنبؤ، الاختبار الرجعي
التنبؤ بالمخاطر الاستدعاء، معدل الإنذارات الكاذبة، مهلة الإنذار المسبق
عدم اليقين خطأ المعايرة، التغطية، اكتشاف البيانات غير المألوفة

وكلاء الذكاء الاصطناعي في GeoDeep

قوة النماذج في يد وكلاء متخصصين.

يتولى أحد عشر وكيلًا إعداد البيانات، وفحص الجودة، وإعداد مسودات التفسير، وشرح النتائج، وكتابة التقارير. ولا يعمل أي وكيل إلا عبر أدوات جرى التحقق منها وباعتماد الخبراء.

تعرف على الوكلاء

حالات الاستخدام

حالات الاستخدام في هذه الطبقة.

جميع حالات الاستخدام

المشروع التجريبي

ابدؤوا بمشروع تجريبي على بياناتكم الخاصة.

نهيئ لكم بيئة آمنة للمشروع التجريبي، ونستورد إليها أحد مسوحكم الزلزالية 3D مع الآبار المرتبطة به. ثم يقيم خبراؤكم أنفسهم النتائج مقارنة بطريقة عملكم الحالية.

اطلب مشروعًا تجريبيًا info@geodeep.ai