(Reviews of Geophysics, 2021)深度学习在地球物理学中的研究现状和未来趋势

Deep Learning for Geophysics

Current and Future Trends

关键点

01.介绍了深度学习（DL）的概念和深度神经网络的经典架构

02.对地球物理学应用中最先进的DL方法进行了回顾

03.讨论了在地球物理学中开发新的DL方法的未来方向

随着人工智能（AI）的快速发展，地球物理学界的学生和研究人员都想知道AI能给地球物理学发现带来什么。作者对深度学习（DL）这一流行的人工智能技术进行了回顾，供地球物理学读者了解最近的进展、开放的问题和未来的趋势。这篇评论旨在为更多的地球物理研究人员、学生和教师了解和使用DL技术铺平道路。

深度学习（DL）作为一种新的数据驱动技术，与传统方法相比，在地球物理学界引起了越来越多的关注，带来了许多机遇和挑战。深度学习被证明有潜力准确预测复杂的系统状态，并在大时间和空间的地球物理应用中缓解 "维度诅咒"。我们通过回顾各种地球科学场景中的DL方法来解决基本概念、最先进的文献和未来趋势。勘探地球物理学、地震和遥感是主要焦点。更多的应用，包括地球结构、水资源、大气科学和空间科学，也被回顾。此外，还讨论了在地球物理学界应用DL的困难。分析了近年来地球物理学中DL的发展趋势。为地球物理学中涉及DL的未来研究提供了几个有希望的方向，如无监督学习、转移学习、多模态DL、联合学习、不确定性估计和主动学习。为地球物理学的初学者和感兴趣的读者提供了一个编码教程和快速探索DL的技巧总结。

Part.02

模型驱动和数据驱动方法的说明

左边是地球物理学的研究课题，从地心到外太空。右边是目前使用的观测手段。中间是模型驱动和数据驱动方法的例子。在模型驱动的方法中，根据物理因果关系，从大量的观测数据中诱导出地球物理现象的原理，然后用模型来推导未来或过去的地球物理现象。在数据驱动的方法中，计算机首先诱导出一个回归或分类模型，而不考虑物理因果关系。然后，这个模型将对传入的数据集执行分类等任务。

Part.03

这篇评论中包括的主题:

(a) 基于深度学习（DL）的地球物理学应用;(b) DL在地球物理学中应用的未来趋势

PART 04

地球物理学中数据驱动的任务实例

参考文献：Yu, S., & Ma, J. (2021). Deep learning for geophysics: Current and future trends. Reviews of Geophysics, 59, e2021RG000742.