北京大学近日发布全球首个地球成像基础数据集，率先将物理感知深度学习技术应用于全球尺度地震层析成像。团队训练出了一个掌握物理规律和大规模地震波传播模拟数据的AI（人工智能）大模型，“看清”了地球内部结构，为地震风险评估和防灾减灾提供更可靠的科学依据。
“就像为传统地球科学研究配备了一台高精度CT扫描仪，AI精确地对地球内部开展三维成像，揭开了地幔对流等奥秘。”北大地球与空间科学学院讲席教授宋晓东介绍，一直以来，地球深部结构探测是地球科学研究的核心，地震波是可“利用”的中介工具。当地震发生时，产生的振动会穿过地球内部，抵达不同岩层时会产生不同的变化。此次和学校人工智能研究院成立跨学科团队，首次将AI技术引入该领域研究，利用地震波反推出了地球内部结构。
“我们把地震波传播过程中必须遵守的物理定律直接编入了AI的学习程序，引导它学会了地震源头、地震波传播场域和地球内部结构之间，复杂的、符合物理规律的对应关系。只要给AI一个地震数据，它就有能力在顷刻之间推算出地震波的传播方式，观测到地球内部的深层结构。”宋晓东说，这种方法可以代替传统方法，预测地震波场，用更少量的参数揭示地球内部结构，实现了对全球地震波传播过程的快速预测和结构反演。
团队利用研究数据建设了全球首个地球成像基础数据集，包含了1.6亿张全波形地震图。宋晓东说，这些成果能让科研人员更清晰地“看到”地下数公里深处的地质结构，为定位石油、天然气、地热能等战略资源提供关键信息，降低勘探风险与成本。同时，数据集还能检测地下结构潜在危险性，为地震风险评估和防灾减灾提供更可靠的科学依据。
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