ホップフィールド・ニューラルネットワークを用いた空中磁気探査データの3次元モデリングのための新技術開発

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著者らは、まずエジプト国の西方砂漠地域で、航空機を用いた空中磁気探査を実施して膨大な量の空中磁気探査データを取得した。次いで、この多量のデータをニューラルネットワークを用いて高速かつ高精度に解析するために種々のデータ解析の方法を開発した。すなわち、オイラーデコンボリューション、スペクトル解析、ニューラルネットワークなどのプログラムを開発し、フィールドデータの解析に適用してみた。その結果、高速データ処理には、ニューラルネットワークのプログラムが適しており、中でもトレーニングを要しないホップフィールド・ニューラルネットワークのプログラムが極めて有効であることを明らかにした。しかしながら、この方法も異常体の埋没深度の推定には、まだ数%の誤差が生じるという問題があった。このため、最終的には、広域の磁気探査データについて、まずホップフィールド・ニューラルネットワークを用いてデータ解析を行い、磁気異常の分布地図を作成する。次いで、これらの異常部について、非線形最小二乗法の原理を用いたインバージョン解析を行い、埋没異常体の分布位置を3次元的に推定する手続きを研究開発した。これらの一連の研究成果は、物理探査学の分野で最も権威あるアメリカの物理探査学会誌(Geophysics)に数編の論文として掲載され、近々出版される浅層物理探査(Near-Surface Geophysics)という単行本としてSEGから販売される。