زمین شناسی و زلزله شناسی

هوش مصنوعی در زمین‌شناسی می‌تواند در بسیاری از حوزه‌ها مانند جستجوی معدن، پیش‌بینی زمین‌لرزه، کاهش مخاطرات طبیعی، تعیین مکان منابع آب، تحلیل داده‌های زمین‌شناسی، تصویربرداری و سایر حوزه‌های مرتبط با زمین‌شناسی مفید باشد. در زیر چند مثال از کاربردهای هوش مصنوعی در زمین‌شناسی آمده است:

• کاهش هزینه‌های جستجوی معدن: در صنعت معدن، کاوش‌های گسترده برای پیدا کردن معدن به هزینه‌های گزافی منجر می‌شود. هوش مصنوعی به زمین شناسان در بررسی و پردازش داده‌های معدنی کمک می‌کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، زمین شناسان می‌توانند داده‌هایی مانند نتایج آزمایش‌های معدنی و ژئوشیمیایی، نقشه‌های سنجش از دور، تصاویر سنجشی از پهنه‌های معدنی را پردازش کنند و اطلاعات مفیدی از معادن استخراج کنند. هوش مصنوعی به زمین شناسان کمک می‌کند تا مدل‌های سه‌بعدی از پهنه‌های معدنی را بسازند. ععلاوه بر این زمین شناسان می‌توانند با این تکنولوژی ارتفاعات، فاصله بین نقاط و خصوصیات دیگر را در یک معدن مشخص کنند و این اطلاعات را برای ایجاد مدل‌های سه‌بعدی مورد استفاده قرار دهند. همچنین هوش مصنوعی به زمین شناسان در پیش‌بینی ویژگی‌های مخزن معدنی کمک می‌کند. زمین شناسان می‌توانند پیش‌بینی کنند که مخزن معدنی شامل چه موادی است و چه میزان از آن‌ها در داخل معدن وجود دارد.

• پیش‌بینی زمین‌ لرزه: برای پیش‌بینی خطر زلزله با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان از یک شبکه عصبی استفاده کرد. در شبکه عصبی مورد استفاده برای پیش‌بینی زلزله، ورودی‌ها شامل اطلاعات مربوط به رفتار زمین در مدت زمان مشخصی هستند. این اطلاعات شامل اطلاعات مربوط به شدت و زمان زمین‌ لرزه‌های گذشته، وضعیت سنگ‌ها و خاک در منطقه، سطح دمای هوا، فشار هوا، سرعت باد و … می‌شوند. سپس با استفاده از الگوریتم‌های آموزش داده شده، شبکه عصبی به طور خودکار و بر اساس داده‌های ورودی، وزن‌هایی برای هر یک از ورودی‌ها تعیین می‌کند که در نهایت، ارزش پیش‌بینی‌ای برای خطر زلزله ارائه می‌کند. شبکه عصبی در طول زمان، با بروزرسانی داده‌های ورودی و آموزش دادن آن‌ها به شبکه، به طور خودکار می‌تواند دقت پیش‌بینی خطر زلزله را بهبود ببخشد.