ИИ удалось восстановить скрытую историю мантии Земли на основе данных, полученных с поверхности

Мантия – это огромный слой горных пород между земной корой и ядром, на который приходится более 80 % объема нашей планеты. Несмотря на огромные масштабы, вещество внутри мантии движется чрезвычайно медленно – всего на несколько сантиметров в год. Об этом пишет Phys.

Как ИИ смог воссоздать движение мантии?

Эта медленная циркуляция имеет фундаментальное значение для Земли. Именно движение мантии связано с тектоникой плит, а значит, влияет на такие масштабные геологические процессы, как землетрясения и вулканическая активность. Проблема заключается в том, что у ученых практически нет возможности непосредственно наблюдать за глубокими слоями планеты. Поэтому информацию о мантии приходится восстанавливать по косвенным данным.

Исследователи анализируют геологические свидетельства древних перемещений поверхности Земли, а также используют геофизические методы, в частности сейсмические наблюдения. Однако воссоздать не просто современное состояние мантии, а ее движение в прошлом значительно сложнее. Именно эту проблему попытался решить исследователь из Университета Цукубы с помощью искусственного интеллекта.

Что такое физически информированная нейронная сеть?

В основе нового метода лежит physics-informed neural network – физически информированная нейронная сеть, или PINN. Ее особенность заключается в том, что модель не просто учится воспроизводить закономерности в данных.

Алгоритм также должен соблюдать физические законы, описывающие процессы внутри мантии. В частности, в ходе работы модель учитывает уравнения, описывающие перенос тепла и движение вещества. Такой подход позволяет объединить возможности машинного обучения с фундаментальными законами физики. Это особенно важно для задач, где у исследователей нет полного набора наблюдений.

В новой работе исследователь сначала не использовал реальные данные о Земле. Для проверки метода он создал компьютерные симуляции двумерной тепловой конвекции мантии. Результаты этих расчетов стали эталонным решением, с которым затем сравнивали реконструкцию, полученную с помощью ИИ.

Какую информацию получил искусственный интеллект?

Для тестирования модели ей предоставили искусственно созданные наблюдения, имитирующие движение мантии вблизи поверхности Земли. Дополнительно алгоритм получил информацию о современном распределении температуры внутри мантии.

При этом исследователи намеренно не сообщали модели часть ключевой информации.

В частности, ИИ не получал непосредственных данных о температурном состоянии мантии в прошлом. Также ему не предоставили информацию о движении вещества в ее глубоких слоях.

Несмотря на это, модель смогла восстановить скрытые параметры с высокой точностью. Таким образом, алгоритм фактически использовал доступные ему косвенные признаки, чтобы реконструировать процессы, которые непосредственно наблюдать невозможно. Результат показал, что сочетание различных типов геофизической информации может иметь решающее значение для воссоздания реалистичной истории конвекции мантии.

Почему это важно для изучения Земли?

Понимание того, как мантия двигалась в прошлом, помогает объяснить современное состояние планеты и масштабные геологические процессы, происходящие на ее поверхности.

Традиционные методы исследования имеют очевидное ограничение – люди не могут напрямую заглянуть на большие глубины Земли и проследить движение мантии в течение геологического времени. Поэтому ученым приходится складывать картину из отдельных косвенных свидетельств.

Новый подход может стать способом объединить такие данные в единую физически согласованную модель. Вместо того чтобы анализировать каждый тип наблюдений отдельно, система пытается найти внутреннюю картину мантии, которая одновременно соответствует доступным данным и законам физики. Пока что метод проверяли на синтетических данных, полученных с помощью компьютерного моделирования. Поэтому результаты не означают, что ученые уже получили полную историю реальной мантии Земли.

Следующим важным этапом станет применение этого подхода к реальным геофизическим наблюдениям. Если метод сохранит свою точность в реальных условиях, он может помочь исследователям лучше понять, как менялись недра планеты с течением времени.

Таким образом, искусственный интеллект в данном случае не просто анализирует большие массивы геологических данных. Он пытается восстановить то, чего нет в непосредственных наблюдениях, используя физические законы в качестве дополнительного ограничения. Это открывает возможность по-новому исследовать процессы, происходящие глубоко под поверхностью Земли.