注：此次講座是天地生人學術講座第1505講，北京中醫(yī)生態(tài)文化研究會第208講

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報告人簡介

趙明，中國地震學會人工智能專委會、數(shù)值地震預報專委會委員。華中科技大學環(huán)境學院工學學士（2005），中科院地質與地球物理研究所地球物理學博士。先后在中國科學院計算地球動力學實驗室和法國科學研究中心行星與地球動力學實驗室開展博士后（2014-2016），加拿大戴爾豪斯大學海洋科學系訪問學者（2023）研究。近6年來一直從事人工智能地震學應用科學研究，是國內最早將相關技術引入臺網(wǎng)數(shù)據(jù)處理與監(jiān)測的專家之一。已以第一作者發(fā)表論文12篇（SCI 8篇），引用400余次，獲授權發(fā)明專利7項，軟件著作權4項，出版《低代碼程序設計與地球物理邊緣計算實踐》專著一部，并入選防災科技學院研究生課程教材。獲“陳宗器地球物理優(yōu)秀論文獎”、“中國石油科學十佳論文”、“中國精品科技期刊頂尖學術論文領跑者5000”、中國知網(wǎng)高被引論文等獎項。

報告內容簡介

從海量地震臺網(wǎng)波形記錄中高效挖掘有效信息，不僅是人類認識地震發(fā)生機理、發(fā)震構造與斷層形態(tài)分析、地震序列演化過程等的關鍵，也是地震層析成像等地球內部結構研究的基礎。以機器學習為代表的人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術由數(shù)據(jù)驅動，能夠高效準確地從海量地震數(shù)據(jù)中自動提取有效特征，近年來受到廣泛關注。

此次報告中，趙明博士將匯報他們基于Transformer架構構建的首個參數(shù)量過億的地震波多任務數(shù)據(jù)挖掘大模型，簡稱“諦聽”大模型，并在已收集的2400萬高質量標注波形上采用MAE（Masked Autoencoder，掩蔽自編碼器）自監(jiān)督學習方法開展模型預訓練，然后在預訓練模型基礎上通過微調適配下游地震數(shù)據(jù)挖掘任務的方式，顯著提升了模型在包括地震檢測、天然和非天然事件分類、震相拾取、震中距、震級估計等環(huán)節(jié)上的泛化能力，從而提升了海量密集臺陣觀測地震數(shù)據(jù)信息挖掘的自動化和智能化處理水平。

報告詳情

騰訊會議：938-6653-5739

— 主持 —

孫惠軍

（天地生人講座組織者）

— 組織 —

劉軍霞，陳美琴，王仕豪

宋正海，賀兆星

馬漳強，楊云飛

— 時間 —

2025年8月10日（周日）

9:00—11:00

— 地點 —

北京市海淀區(qū)

中關村北大街178號二樓205

— 路線 —

1、地鐵4號線中關村站東北口出向北行過天橋東北口20米，淺米色大門進去上二樓左轉）

2、乘公交307、450、613、26路中關村北站

大家注意戴好口罩、

洗手消毒并最好自帶水杯！