On the workflow, opportunities and challenges of developing foundation model in geophysics
作者: Hanlin Sheng, Xinming Wu, Hang Gao, Haibin Di, Sergey Fomel, Jintao Li, Xu Si
分类: physics.geo-ph, cs.AI
发布日期: 2025-04-24 (更新: 2025-04-25)
💡 一句话要点
综述地球物理领域基础模型开发流程，解决数据特性带来的挑战，提供实践指导。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 地球物理 基础模型 深度学习 迁移学习 物理约束 数据分析 模型部署
📋 核心要点
- 现有地球物理领域缺乏对基础模型与地球物理数据结合的完整工作流程的全面综述。
- 论文提出了一个完整的框架，系统探讨了结合地球物理数据开发基础模型的全过程。
- 论文讨论了如何利用迁移学习、物理约束等方法，提升模型性能和可解释性。
📝 摘要（中文）
基础模型作为人工智能领域的主流技术，近年来在处理复杂任务和多模态数据方面展现出巨大潜力。在地球物理领域，基础模型的应用正逐步扩展，但目前缺乏对将基础模型与地球物理数据相结合的完整工作流程的全面综述。为了填补这一空白，本文提出了一个完整的框架，系统地探讨了结合地球物理数据开发基础模型的整个过程。从数据收集和预处理到模型架构选择、预训练策略和模型部署，我们详细分析了每个阶段的关键技术和方法。特别地，考虑到地球物理数据的多样性、复杂性和物理一致性约束，我们讨论了有针对性的解决方案来应对这些挑战。此外，我们还讨论了如何利用基础模型的迁移学习能力来减少对标记数据的依赖，提高计算效率，并将物理约束纳入模型训练，从而提高物理一致性和可解释性。通过对当前技术格局的全面总结和分析，本文不仅填补了地球物理领域在基础模型全流程综述方面的空白，而且为基础模型在地球物理数据分析中的应用提供了有价值的实践指导，从而推动了该领域的创新和进步。
🔬 方法详解
问题定义：地球物理领域的数据具有多样性、复杂性和物理一致性约束，直接应用现有基础模型效果不佳。现有方法缺乏针对地球物理数据特点的系统性流程指导，难以有效利用基础模型的能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个完整的地球物理基础模型开发框架，涵盖数据处理、模型选择、预训练和部署等环节，并针对地球物理数据的特性，提出相应的解决方案，例如利用物理约束提高模型一致性。
技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 数据收集与预处理：针对地球物理数据的特点进行清洗、转换和增强；2) 模型架构选择：选择适合地球物理数据的模型结构，例如Transformer变体；3) 预训练策略：设计有效的预训练任务，例如掩码数据重建、对比学习等；4) 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，例如地震预测、油气勘探等。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个针对地球物理数据的完整基础模型开发流程，并针对地球物理数据的特性，提出了相应的解决方案，例如利用物理约束提高模型一致性，利用迁移学习减少对标注数据的依赖。
关键设计：论文讨论了多种关键设计，包括：1) 数据预处理方法，例如针对噪声数据的滤波方法；2) 模型架构选择，例如选择适合处理序列数据的Transformer模型；3) 预训练任务设计，例如设计能够学习地球物理数据物理规律的预训练任务；4) 损失函数设计，例如加入物理约束项的损失函数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文重点在于方法论的提出和流程的梳理，并没有提供具体的实验数据。其亮点在于针对地球物理数据的特性，提出了利用迁移学习减少对标注数据的依赖，以及利用物理约束提高模型一致性的方法，为后续研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于地震预测、油气勘探、矿产资源勘查、环境监测等地球物理领域。通过利用基础模型的强大能力，可以提高地球物理数据分析的效率和精度，为相关领域的决策提供更可靠的依据，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Foundation models, as a mainstream technology in artificial intelligence, have demonstrated immense potential across various domains in recent years, particularly in handling complex tasks and multimodal data. In the field of geophysics, although the application of foundation models is gradually expanding, there is currently a lack of comprehensive reviews discussing the full workflow of integrating foundation models with geophysical data. To address this gap, this paper presents a complete framework that systematically explores the entire process of developing foundation models in conjunction with geophysical data. From data collection and preprocessing to model architecture selection, pre-training strategies, and model deployment, we provide a detailed analysis of the key techniques and methodologies at each stage. In particular, considering the diversity, complexity, and physical consistency constraints of geophysical data, we discuss targeted solutions to address these challenges. Furthermore, we discuss how to leverage the transfer learning capabilities of foundation models to reduce reliance on labeled data, enhance computational efficiency, and incorporate physical constraints into model training, thereby improving physical consistency and interpretability. Through a comprehensive summary and analysis of the current technological landscape, this paper not only fills the gap in the geophysics domain regarding a full-process review of foundation models but also offers valuable practical guidance for their application in geophysical data analysis, driving innovation and advancement in the field.