AI applied to geosciences (georesources and dune geomorphology)
Seminar by Jimmy DAYNAC (University of Le Mans)
Tuesday 9 December, 14:00
Jimmy DAYNAC
Scientific advances have always depended on available technologies. Today, artificial intelligence (AI) is part of this continuum, even though its integration into geosciences remains limited due to data heterogeneity, a lack of expert annotations and the complexity of geological systems. However, AI offers a suitable framework for analysing processes governed by fluid/substrate interactions, which shape landscapes and condition the formation of many geological resources. This presentation will focus on the application of these AI approaches to two themes illustrating these interactions:
i) dune systems, where shapes, orientations and spatial organisations reflect the constraints of the wind regime. Multi-resolution imagery and digital terrain models make it possible to study these dynamics on a large scale, but morphological diversity limits conventional approaches to dune characterisation. AI therefore facilitates automated mapping and quantitative extraction of morphodynamic signatures;
ii) georesources, where fluid circulation in a fractured substrate controls the production and migration of natural hydrogen, the formation of mineralisation, or the geological storage of CO2. Here, AI makes it possible to integrate geological, geophysical, and geochemical data to identify control parameters and model resource generation potential.
All of these themes, unified around AI, question the ability of these new tools to read, quantify, and predict the signatures of geological systems in a context of global change.
l'IA appliquée aux Géosciences (Géoressources et Géomorphologie dunaire)
Séminaire de Jimmy DAYNAC (Université du Mans)
Tuesday 9 December, 14:00
Jimmy DAYNAC
Les avancées scientifiques ont toujours dépendu des technologies disponibles. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) s’inscrit dans cette continuité, même si son intégration dans les géosciences reste limitée en raison de l’hétérogénéité des données, du manque d’annotations expertes et de la complexité des systèmes géologiques. Pourtant, l’IA offre un cadre adapté pour analyser des processus gouvernés par les interactions fluides/substrat, interactions qui façonnent les paysages et conditionnent la formation de nombreuses ressources géologiques. Cette présentation portera sur l’application de ces approches IA à deux thématiques illustrant ces interactions :
i) les systèmes dunaires, où les formes, orientations et organisations spatiales reflètent les contraintes du régime éolien. L’imagerie multi-résolution et les modèles numériques de terrain permettent d’étudier ces dynamiques à grande échelle, mais la diversité morphologique limite les approches classiques de caractérisation des dunes. L’IA facilite alors la cartographie automatisée et l’extraction quantitative des signatures morphodynamiques ;
ii) les géoressources, où la circulation de fluides dans un substrat fracturé contrôle la production et la migration d’hydrogène naturel, la mise en place des minéralisations, ou le stockage géologique du CO2. L’IA permet ici d’intégrer des données géologiques, géophysiques et géochimiques pour identifier les paramètres de contrôle et modéliser le potentiel de génération des ressources.
L’ensemble de ces thématiques unifiées autour de l’IA interroge la capacité de ces nouveaux outils à lire, quantifier et prédire les signatures des systèmes géologiques dans un contexte de changements globaux
