一、会议主题：
（1）中国科学技术大学专家学术汇报
（2）人工智能学院教师与专家交流
二、时间：11月26日上午9：30
三、地点：明德楼208/ 324
四、参加人员：学院相关教师及研究生
五、会议流程：
学术报告
（一）报告题目：人工智能地球物理—挑战与研究思路
报告人：伍新明教授（中国科学技术大学，地球和空间科学学院）
摘要：
多地球物理观测手段产生海量、多源、多模态、高维度地球物理数据，如何高效、全面地解析这些数据已成为束缚地球物理发展的瓶颈问题。传统的地球物理数据处理技术面临效率低和精度低的问题，导致工程应用上施工周期长、成本高，科学发现上面临多源数据间的复杂关系摸不清，背后的物理规律看不透的困境。人工智能地球物理技术的研发有望为传统地球物理学的革新和科学探索的深化开辟新的道路。本报告拟围绕人工智能+地球物理+地质等多学科交叉研究进行探讨，包括智能化地球物理数据处理、智能地质解释与建模、储层预测、智能监测等场景。着重探讨人工智能在这些场景应用方向面临的一些挑战、研究思路、一些研究成果以及未来展望。
伍新明教授简介：伍新明，中国科大地空学院教授、博导,国家海外高层次青年人才，国家自然资源部高层次科技创新人才。分别在中南大学、同济大学和美国科罗拉多矿业大学获得地球物理本科、硕士和博士学位，2016-2019在德州大学奥斯汀分校从事博士后研究。在PNAS、JGR、Geophysics、GMD、IEEE TGRS等高水平期刊发表SCI论文80余篇，获《Geophysics》年度最佳论文奖、SEG年会最佳海报论文奖和最佳论文荣誉奖，2022-2024年连续入选“高被引学者年度榜单”和“全球前2%顶尖科学家榜单”。2020年获SEG颁发的J. Clarence Karcher Award和全球荣誉讲师，2021年获华为云AI名师奖，2024年获中国地球物理学会傅承义青年科技奖。担任SEG理事会成员兼全球第11区代表、学术委员会委员，人工智能地球物理专委会副秘书长，地震人工智能专委会副主任，Geophysics、Computers & Geosciences和JGE等SCI期刊副主编。
（二）报告题目：基于多源信息与多任务学习的智能地质解释与建模
报告人：杨佳润博士（中国科学技术大学，地球和空间科学学院）
摘要：
现阶段制约地质解释与建模智能化发展的主要因素主要包括训练数据集难以获取，现存方法往往只能完成单一的任务以及模型的泛化性较差等。针对这一些列问题，本报告首先提出了一种进行溶洞与河道两种重要油气储集体的地下成像数据与标签数据集构建的过程，并通过深度学习进行同时实现两种地质体的准确检测。另外，通过引入专家先验作为多源信息，同时进行两种构造解释任务，大大提高模型的泛化性以及准确率。最后，通过引入LoRA（Low-Rank Adaptation）对原有的多任务学习模型进行微调，通过自监督学习的方法以较小的代价将模型广泛应用到各种实际数据中，提高模型的泛化性。
杨佳润博士简介：杨佳润，2018年于成都理工大学获得勘查技术与工程学士学位，2021年获得中国石油大学（北京）地质资源与地质工程硕士学位，并于同年就读于中国科学技术大学地球物理学专业。硕博期间主要研究方向为人工智能与油气矿产资源勘探的交叉应用，旨在通过结合多源地球科学信息进行智能地球物理学的研究。近年来以第一、第二作者发表SCI、EI论文5篇。
