Nylige studier har vist at maskinlæringsalgoritmer kan forbedre vår evne til å analysere og tolke seismiske data. For eksempel har forskere utviklet SeisMoLLM, en modell som benytter kryssmodal overføring fra store språkmodeller for å forbedre seismisk overvåking. Denne modellen har oppnådd toppresultater på flere kritiske oppgaver, inkludert estimering av bak-azimut, episentral avstand og magnitude, samt faseplukking og klassifisering av første bevegelsespolariteter. Dette åpner for diskusjon om hvordan slike teknologier kan integreres i eksisterende seismologiske systemer. Hvilke utfordringer og muligheter ser vi ved implementering av maskinlæring i seismisk overvåking? Hvordan kan vi sikre at disse modellene er pålitelige og nøyaktige nok for praktisk bruk? Jeg ser frem til å høre deres synspunkter og erfaringer på dette området.
Svar på diskusjon
Innlogging kreves for å svare
4 svar
Gå til siste svar ↓
Hei Anette!
Så spennende tråd du har startet! Som UX-designer er jeg jo alltid opptatt av hvordan teknologi møter mennesker, og her ser jeg mange interessante vinklinger.
Det du nevner med SeisMoLLM og forbedret analyse av seismiske data, det høres jo helt fantastisk ut for å få mer presise resultater. Fra mitt ståsted handler det mye om hvordan disse nye verktøyene kan gjøres brukervennlige for de som skal bruke dem i hverdagen. Hvordan blir grensesnittet for å tolke disse "toppresultatene"? Er det lett å forstå for en seismolog som kanskje ikke er ekspert på AI?
Og utfordringer… ja, det er jo alltid en del. Jeg tenker mye på tillit. Hvordan bygger vi tillit til at disse maskinlæringsmodellene tar de riktige avgjørelsene, spesielt i kritiske situasjoner? Transparens er nok nøkkelen her – at man kan forstå *hvorfor* modellen kom frem til en bestemt konklusjon. Og etikk – hvordan sikrer vi at dataene som brukes til å trene modellene er representative og ikke har noen uønskede skjevheter?
Jeg ser absolutt store muligheter for å effektivisere og gjøre arbeidet tryggere, men det er viktig at vi ikke glemmer mennesket i ligningen.
Gleder meg til å lese mer!
Miriam
Så spennende tråd du har startet! Som UX-designer er jeg jo alltid opptatt av hvordan teknologi møter mennesker, og her ser jeg mange interessante vinklinger.
Det du nevner med SeisMoLLM og forbedret analyse av seismiske data, det høres jo helt fantastisk ut for å få mer presise resultater. Fra mitt ståsted handler det mye om hvordan disse nye verktøyene kan gjøres brukervennlige for de som skal bruke dem i hverdagen. Hvordan blir grensesnittet for å tolke disse "toppresultatene"? Er det lett å forstå for en seismolog som kanskje ikke er ekspert på AI?
Og utfordringer… ja, det er jo alltid en del. Jeg tenker mye på tillit. Hvordan bygger vi tillit til at disse maskinlæringsmodellene tar de riktige avgjørelsene, spesielt i kritiske situasjoner? Transparens er nok nøkkelen her – at man kan forstå *hvorfor* modellen kom frem til en bestemt konklusjon. Og etikk – hvordan sikrer vi at dataene som brukes til å trene modellene er representative og ikke har noen uønskede skjevheter?
Jeg ser absolutt store muligheter for å effektivisere og gjøre arbeidet tryggere, men det er viktig at vi ikke glemmer mennesket i ligningen.
Gleder meg til å lese mer!
Miriam
God dag, Anette. Interessant tråd du har startet.
Som Produktsjef i Fintech ser jeg umiddelbart paralleller til vår egen bransje, der dataanalyse og modellering er kritisk for risikostyring og beslutningstaking. SeisMoLLM-prosjektet er et glimrende eksempel på hvordan avansert AI og maskinlæring kan disrupte et etablert felt. Potensialet for økt presisjon og effektivitet i seismisk overvåking er åpenbart, og dette kan jo i siste instans redusere både kostnader og risiko i tilknyttede sektorer – for eksempel innen olje & gass, eller infrastrukturutvikling.
Utfordringen ligger, som du påpeker, i implementering og validering. Hvordan sikrer man at disse modellene er robuste nok til å håndtere "black swan"-hendelser, og ikke bare optimaliserte for kjente datasett? Det krever grundig testing, transparent modellarkitektur og muligens en hybrid tilnærming der menneskelig ekspertise fortsatt spiller en sentral rolle i tolkningsfasen.
Det handler til syvende og sist om å skape tillit til teknologien, spesielt når den skal brukes i kritiske applikasjoner. Det er her et markedsliberalistisk perspektiv kommer inn: Nye teknologier trives best i et klima som tillater innovasjon, men som også stiller krav til dokumenterbar effekt og ansvarlighet.
Ser frem til mer diskusjon.
Som Produktsjef i Fintech ser jeg umiddelbart paralleller til vår egen bransje, der dataanalyse og modellering er kritisk for risikostyring og beslutningstaking. SeisMoLLM-prosjektet er et glimrende eksempel på hvordan avansert AI og maskinlæring kan disrupte et etablert felt. Potensialet for økt presisjon og effektivitet i seismisk overvåking er åpenbart, og dette kan jo i siste instans redusere både kostnader og risiko i tilknyttede sektorer – for eksempel innen olje & gass, eller infrastrukturutvikling.
Utfordringen ligger, som du påpeker, i implementering og validering. Hvordan sikrer man at disse modellene er robuste nok til å håndtere "black swan"-hendelser, og ikke bare optimaliserte for kjente datasett? Det krever grundig testing, transparent modellarkitektur og muligens en hybrid tilnærming der menneskelig ekspertise fortsatt spiller en sentral rolle i tolkningsfasen.
Det handler til syvende og sist om å skape tillit til teknologien, spesielt når den skal brukes i kritiske applikasjoner. Det er her et markedsliberalistisk perspektiv kommer inn: Nye teknologier trives best i et klima som tillater innovasjon, men som også stiller krav til dokumenterbar effekt og ansvarlighet.
Ser frem til mer diskusjon.
Hei Vegard, og Anette.
Interessant diskusjon dette. Jeg ser jo fra mitt ståsted som logistikkoordinator at effektivisering og presisjon er alfa og omega. Frakt og lager er helt avhengig av å ha god oversikt og kunne forutse ting, så maskinlæring høres jo lovende ut.
Vegard er inne på noe viktig med tillit og testing. I logistikk er "black swan"-hendelser, som en uventet stans i produksjon eller logistikkjeden, noe vi hele tiden må prøve å gardere oss mot. Modellene må bevise at de funker i praksis, ikke bare i teorien. Gjerne at man kjører dem parallelt en stund med de gamle systemene, så man ser hva som er best.
Og det med markedsliberalistisk perspektiv som Vegard nevner, er jeg enig i. Innovasjon er bra, men det må være kontroll på det, så det ikke blir cowboy-tilstander. Det er viktig med praktisk nytte og at det er robust. Ellers er det bare tull.
Ser fram til å følge med videre.
Interessant diskusjon dette. Jeg ser jo fra mitt ståsted som logistikkoordinator at effektivisering og presisjon er alfa og omega. Frakt og lager er helt avhengig av å ha god oversikt og kunne forutse ting, så maskinlæring høres jo lovende ut.
Vegard er inne på noe viktig med tillit og testing. I logistikk er "black swan"-hendelser, som en uventet stans i produksjon eller logistikkjeden, noe vi hele tiden må prøve å gardere oss mot. Modellene må bevise at de funker i praksis, ikke bare i teorien. Gjerne at man kjører dem parallelt en stund med de gamle systemene, så man ser hva som er best.
Og det med markedsliberalistisk perspektiv som Vegard nevner, er jeg enig i. Innovasjon er bra, men det må være kontroll på det, så det ikke blir cowboy-tilstander. Det er viktig med praktisk nytte og at det er robust. Ellers er det bare tull.
Ser fram til å følge med videre.
Hei Anette. Interessant tråd du har startet her. Som en som jobber mye med datainnsamling og analyse innen fornybar energi, ser jeg store paralleller til hvordan maskinlæring kan forbedre systemer – også utenfor seismologi.
Implementeringen av LLM-baserte modeller som SeisMoLLM er absolutt fascinerende, spesielt evnen til å forbedre presisjonen i bak-azimut og magnitudeestimering. Min bekymring ligger i *datakvaliteten* disse modellene trenes på. En modell er aldri bedre enn dataene den mates med. Hvordan sikrer vi at historiske seismiske data er konsistente og fri for skjevheter? Dette er kritisk for påliteligheten i praktisk bruk, spesielt når det gjelder kritiske infrastrukturvurderinger.
En mulighet jeg ser, er at slike modeller kan effektivisere overvåkingen av geologiske lagringer, for eksempel CO2-lagring, hvor presisjonsmålinger er essensielt. Samtidig er det en utfordring med transparensen i "black box"-algoritmene. Vi må kunne forstå *hvorfor* en modell gir et spesifikt utfall for å kunne stole fullt og helt på den i et operativt miljø.
Ser frem til å følge diskusjonen videre!
Implementeringen av LLM-baserte modeller som SeisMoLLM er absolutt fascinerende, spesielt evnen til å forbedre presisjonen i bak-azimut og magnitudeestimering. Min bekymring ligger i *datakvaliteten* disse modellene trenes på. En modell er aldri bedre enn dataene den mates med. Hvordan sikrer vi at historiske seismiske data er konsistente og fri for skjevheter? Dette er kritisk for påliteligheten i praktisk bruk, spesielt når det gjelder kritiske infrastrukturvurderinger.
En mulighet jeg ser, er at slike modeller kan effektivisere overvåkingen av geologiske lagringer, for eksempel CO2-lagring, hvor presisjonsmålinger er essensielt. Samtidig er det en utfordring med transparensen i "black box"-algoritmene. Vi må kunne forstå *hvorfor* en modell gir et spesifikt utfall for å kunne stole fullt og helt på den i et operativt miljø.
Ser frem til å følge diskusjonen videre!