Seismology modeling agent: A smart assistant for geophysical researchers

📄 arXiv: 2512.14429v1 📥 PDF

作者: Yukun Ren, Siwei Yu, Kai Chen, Jianwei Ma

分类: cs.AI, cs.SE

发布日期: 2025-12-16

备注: 26 pages, 15 figures. Code available at https://github.com/RenYukun1563/specfem-mcp

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的地震学建模智能助手，降低SPECFEM使用门槛。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 地震学建模 大型语言模型 SPECFEM 模型上下文协议 智能助手

📋 核心要点

  1. SPECFEM等地震模拟软件学习曲线陡峭，依赖复杂的手动操作，阻碍了研究效率。
  2. 利用大型语言模型，构建智能交互工作流，将模拟过程分解为代理可执行的工具。
  3. 通过案例研究验证，该工作流在自主和交互模式下均表现良好，降低了入门门槛。

📝 摘要（中文）

为了解决主流开源地震波模拟软件SPECFEM陡峭的学习曲线以及对复杂的手动文件编辑和命令行操作的依赖，本文提出了一种由大型语言模型（LLM）驱动的智能、交互式工作流程。我们为SPECFEM引入了第一个模型上下文协议（MCP）服务器套件（支持2D、3D笛卡尔和3D地球版本），它将整个模拟过程分解为离散的、代理可执行的工具，涵盖从参数生成和网格划分到求解器执行和可视化。这种方法实现了从文件驱动到意图驱动的对话式交互的范式转变。该框架支持全自动执行和人机协作，允许研究人员实时指导模拟策略，并在显著减少繁琐的底层操作的同时保留科学决策权。通过多个案例研究验证，该工作流程在自主和交互模式下均能无缝运行，并产生与标准基线一致的高保真结果。作为MCP技术在计算地震学中的首次应用，本研究显著降低了入门门槛，提高了可重复性，并为推动计算地球物理学向人工智能辅助和自动化科学研究方向发展提供了一条有希望的途径。完整的源代码可在https://github.com/RenYukun1563/specfem-mcp 获取。

🔬 方法详解

问题定义：SPECFEM作为主流的地震波模拟软件，其传统工作流程存在学习曲线陡峭、需要大量手动文件编辑和命令行操作的问题。这使得非专业人士难以快速上手，同时也限制了研究人员的效率，容易在繁琐的底层操作中耗费大量时间。现有方法缺乏智能化和交互性，难以满足现代科研的需求。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大理解和生成能力，构建一个智能助手，将复杂的SPECFEM模拟过程转化为用户友好的意图驱动的对话式交互。通过将整个模拟过程分解为一系列离散的、代理可执行的工具，用户可以通过自然语言与系统交互，而无需直接操作底层文件和命令。

技术框架：该框架的核心是模型上下文协议（MCP）服务器套件，它充当了LLM和SPECFEM之间的桥梁。整个流程包括以下几个主要模块：1) 用户通过自然语言表达模拟意图；2) LLM解析用户意图，并将其转化为一系列代理可执行的工具调用；3) MCP服务器套件接收工具调用，执行相应的SPECFEM操作，例如参数生成、网格划分、求解器执行和可视化；4) 系统将结果反馈给用户，用户可以根据需要进行调整和优化。该框架支持全自动执行和人机协作两种模式。

关键创新：该研究最重要的技术创新点在于将MCP技术首次应用于计算地震学领域，实现了从文件驱动到意图驱动的范式转变。与传统方法相比，该方法显著降低了SPECFEM的使用门槛，提高了可重复性，并为人工智能辅助的地球物理研究开辟了新的途径。

关键设计：MCP服务器套件的设计是关键。它需要能够理解LLM生成的工具调用，并将其转化为SPECFEM可以理解的指令。此外，该套件还需要能够有效地管理模拟过程中的各种参数和文件，并提供实时的反馈和可视化功能。论文中没有明确说明具体的参数设置、损失函数或网络结构等细节，这些可能是LLM本身的设计或者SPECFEM已有的功能。

📊 实验亮点

论文通过多个案例研究验证了该工作流程的有效性。实验结果表明，该方法在自主和交互模式下均能无缝运行，并产生与标准基线一致的高保真结果。这表明该方法不仅降低了使用门槛，而且保证了模拟结果的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于地震学研究、地球物理勘探、工程地震风险评估等领域。通过降低SPECFEM的使用门槛，可以吸引更多研究人员参与到地震模拟研究中，加速相关领域的科学发现。此外，该方法还可以推广到其他计算地球物理软件，推动地球物理学向智能化和自动化方向发展。

📄 摘要（原文）

To address the steep learning curve and reliance on complex manual file editing and command-line operations in the traditional workflow of the mainstream open-source seismic wave simulation software SPECFEM, this paper proposes an intelligent, interactive workflow powered by Large Language Models (LLMs). We introduce the first Model Context Protocol (MCP) server suite for SPECFEM (supporting 2D, 3D Cartesian, and 3D Globe versions), which decomposes the entire simulation process into discrete, agent-executable tools spanning from parameter generation and mesh partitioning to solver execution and visualization. This approach enables a paradigm shift from file-driven to intent-driven conversational interactions. The framework supports both fully automated execution and human-in-the-loop collaboration, allowing researchers to guide simulation strategies in real time and retain scientific decision-making authority while significantly reducing tedious low-level operations. Validated through multiple case studies, the workflow operates seamlessly in both autonomous and interactive modes, yielding high-fidelity results consistent with standard baselines. As the first application of MCP technology to computational seismology, this study significantly lowers the entry barrier, enhances reproducibility, and offers a promising avenue for advancing computational geophysics toward AI-assisted and automated scientific research. The complete source code is available at https://github.com/RenYukun1563/specfem-mcp.