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English(EN) Continually learning neural-operator surrogate for three-dimensional airborne electromagnetic Bayesian inversion

新的神经算子代理模型加速三维航空电磁波贝叶斯反演

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的神经算子代理模型，旨在加速三维航空电磁波（AEM）数据的贝叶斯反演。该代理模型从麦克斯韦方程组中学习，并采用持续学习来适应各种地质先验信息，从而增强其在不同案例研究中的适用性。通过替换计算成本高昂的求解器，该代理模型能够在几秒钟内完成数百万次测量的反演，这是一项以前无法实现的任务。这项进展有望在勘探范围内提供量化不确定性的电导率成像，从而促进近乎实时的矿产勘探。 AI

影响 为矿产勘探提供更快、更全面的地球物理勘探。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jaehong Chung, Andrew Lockwood, Jef Caers ·

    三维航空电磁贝叶斯反演的持续学习神经算子代理模型

    arXiv:2608.25932v1 Announce Type: cross Abstract: Three-dimensional probabilistic inversion of time-domain airborne electromagnetic (AEM) data is limited by the cost of the forward solve. Even though one simulation takes only tens of seconds, a Bayesian inversion of a survey of m…

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