北京大學地球與空間科學學院講席教授宋曉東和心理與認知科學學院/人工智能研究院助理教授朱毅鑫領銜的跨學科團隊北京大學供圖
地球內部，究竟是一幅怎樣的圖景？又該如何利用AI觀測？
近日，北京大學地球與空間科學學院講席教授宋曉東和心理與認知科學學院/人工智能研究院助理教授朱毅鑫領銜的跨學科團隊，在計算機里模擬了5萬次“地震”（包含不同樣式的“虛擬地震波”），訓練出一個掌握了物理規律和大規模地震波傳播模擬數據的AI，并用其精準觀測到地球內部的深層結構，就像為傳統地球科學配備了一臺高精度CT掃描儀，結合算法與科研，有望揭開地殼之下的神秘面紗。
長期以來，地球深部結構探測研究是地球科學的核心。地球內部的結構仿佛一個謎團，人類無法用肉眼直接觀察。而地震波，則成了可以“利用”的中介。當地震發生時，產生的振動會穿過地球內部。振動抵達不同巖層之時，又會產生不同的變化。通過分析全球各地記錄到的地震波及其波動變化，科學家可以反推地球內部結構，這個過程也就是“反演地震層析成像”。
傳統成像技術，存在著速度慢、不精確等問題。模擬一次全球地震波傳播，需要花費大量時間；想要獲得清晰的地球內部圖像，則需要進行數以萬計的重復模擬。宋曉東與朱毅鑫領銜的跨學科團隊，將人工智能技術引入這一領域，帶來了革命性突破，以前所未有的速度和精度看清了地球內部結構。
研究團隊使用了一種特殊的模擬方法（AxiSEM3D：軸向譜元法），在計算機里模擬了無數次、不同樣式的“虛擬地震波”，訓練了一個既掌握物理規律又掌握大規模地震波傳播模擬數據的AI，并利用“物理感知深度學習神經算子”技術，把地震波傳播過程中必須遵守的物理定律（如彈性波動方程）直接編入了AI的學習程序。
這使得AI學會了從地震源頭（震源）到地震波傳播場域（波場），再到地球內部結構（速度結構）之間復雜的、符合物理規律的對應關系。在此前提之下，即便給AI一個全新的地震數據，它也有能力在頃刻之間推算出地震波的傳播方式，觀測到地球內部的深層結構。這種方法可以代替傳統方法預測地震波場，用更少量的參數表示地球內部結構，系統實現了對全球地震波傳播過程的快速預測和結構反演。
該項研究的數據組成了首個全球成像基礎數據集GlobalTomo，2.6TB大小的數據集中包含了1.6億張全波形地震圖。這些數據和開發的算法能夠幫助更精確地繪制地球內部的三維成像，揭示地幔對流、地核動力學等奧秘，回答關于地球形成與演化的重大科學問題，也能更清晰地“看到”地下數公里深處的地質結構，為定位石油、天然氣、地熱能等戰略資源提供關鍵信息，降低勘探風險與成本。與此同時，還能檢測地下結構潛在危險性，為地震風險評估和防災減災提供更可靠的科學依據。
中青報·中青網記者 王璟瑄
編輯：瞿凱俠
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