エンジニアの水野尚人です。PFN は、深層学習を用いた物理探査技術の研究開発を三井物産株式会社との合弁会社 Mit-PFN Energy を通じて行なっており、この取り組みの成果を第 82 回 EAGE ANNUAL Conference & Exhibition という物理探査分野の国際会議で発表しました。この発表では、実用的な学習用データセット生成と、物理探査に適した深層学習モデルの構築という 2 つの課題を改善する手法を提案しました。本記事では物理探査に深層学習を用いる際に技術的にどのような難しさ・面白さがあるのかに触れつつ、発表内容について紹介します。 * 本記事の図はいずれも下記の発表からの引用です。 T. Shibayama, N. Mizuno, H. Kusano, A. Kinoshita, M. Minegishi, R. Sakamoto, K. Hasegawa,
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