KI und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen (ML), hat in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Geowissenschaften, erheblich an Attraktivität gewonnen. Der Zugang zu Hochleistungsrechnern zu geringeren Kosten erleichtert die Anwendung von ML-Techniken in den Geowissenschaften. Die Verschmelzung mit KI erhöht nicht nur die Effizienz geowissenschaftlicher Arbeitsabläufe, sondern beschleunigt diese auch erheblich.
Die Forscher der Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen am Institut für Geowissenschaften der Universität Jena widmen sich der Erforschung verschiedener Anwendungen, u.a:

• Unterirdische Speicherung von Gasen (H₂, CO₂) für die Energiewende
•  Geothermische Anwendungen
•  Schadstofftransport in der Umwelt
•  Reaktiver Transport in porösen Medien
•  Transport von Kolloiden und Nanopartikeln
•  Transport von Bakterien und Biokolloiden
•  Konventionelle Öl- und Gasförderung.
  
  Unser Hauptaugenmerk liegt auf einer Reihe von Aktivitäten im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, einschließlich, aber nicht beschränkt auf

• Gesteinssegmentierung (einschließlich Binarisierung oder Segmentierung mehrerer Minerale)
•  Schätzung der Eigenschaften poröser Gesteine (z.B. Durchlässigkeit, Strömungsfeld)
•  Verbesserung der Auflösung von Bildern poröser Medien
•  Bildrekonstruktion von Gestein/Boden
• Steigerung der Simulationsgeschwindigkeit
•  Upscaling von der Poren- zur Kernskala

Die Kombination der Verfügbarkeit von fortschrittlichen Multiskalen Imaging Instrumenten am Institut für Geowissenschaften, wie das Zeiss Xradia 620 Versa Röntgenmikroskop in der Abteilung für Angewandte Geologie und das Ultra Plus REM-EDX (Zeiss Co.) in der Abteilung für Hydrogeologie, zusammen mit dem Zugang zu Hochleistungsrecheninfrastrukturen (Draco und ARA Supercomputer mit paralleler GPU Rechenkapazität), zeichnet unser Institut bei der Anwendung von KI Werkzeugen für geowissenschaftliche Anwendungen auf der Porenskala aus.

Beteiligte: Prof. Dr. Thorsten  Schäfer, Dr. Saeid Sadeghnejad, Dr. Sarah Hupfer, Ariunzaya Löwe, Anna Kogiomtzidis

Projekte: RENA, TRAVARIS

Abgeschlossene Projekte: KOLLORADO-e3, TransLARA, CONCERT_CCair