人工智能對地質調查數據在大數據中心建設與信息化發展中的影響

文｜劉恒 趙威 靳文虎 馬杰 胡元杰 韓媛 王偉

地質調查是研究地球表層及其下部結構和構造，以獲取地質信息和資源儲量評估的重要手段。隨著科學技術的不斷發展和數字化時代的到來，科研機構積累了大量的地質調查數據。目前，大數據已經成為人類發展的重要經濟資產，然而海量的數據仍對挖掘、分析和計算技術提出更高要求。人工智能技術作為大數據分析的重要方式之一，其深度學習、機器學習等技術均有效滿足了日益復雜的大數據分析。信息化建設和大數據中心的興起為地質調查數據的處理分析和應用提供了新的機遇。大數據中心的高性能計算存儲和數據管理能力，成為地質調查數據處理分析的理想平臺。而人工智能作為一種強大的技術手段，具備處理大規模數據和自動化分析的能力，為地質調查數據的應用帶來了前所未有的機遇和挑戰。

一、地質調查數據與大數據中心建設

（一）地質調查數據的特點與重要性

地質調查數據包含地質調查工作中產生的多來源、多模態地質數據，以及公共服務與支撐管理產生的數據。除了大數據共有的特性外，還具有多源異構性，高度時空相關性，大容量高相關、低價值密度性、復雜與模糊不確定性，多主體性。這些數據在資源勘探，環境保護，地質災害預防等方面具有重要價值。通過對地質調查數據的分析和利用，實現資源開發和利用，提高環境監測和保護的水平，預測和防范地質災害，推動地質科學研究和決策支持的發展。

（二）大數據中心建設與信息化發展的背景

隨著科學技術和信息化的迅猛發展，各種數據的生成和積累呈現爆炸式增長，大數據時代，數據開發共享是大勢所趨。建設數據中心，為打破部門藩籬，消除信息孤島，提供了有力支持。在海量數據的背景下，傳統的數據處理和分析方法已經無法滿足大規模的數據的處理需求，借助高性能的計算和大規模的存儲技術手段來處理分析數據成為了未來發展的趨勢。

大數據中心的建設與信息化發展相輔相成，大數據中心以其強大的計算、存儲和數據管理能力，實現數據的集中管理、高效查詢和數據共享應用，提高數據處理效率和準確性，成為地質調查數據處理分析的理想平臺。而信息化技術的應用使得地質調查數據可以更加便捷地獲取、處理和分析。地質調查數據的數字化和標準化使得數據的交換和共享更加便利，促進了地質調查工作的協同和合作，推動了地質行業的發展。

二、人工智能在地質調查數據處理與分析中的影響

（一）地質調查數據處理的挑戰

地質信息化建設研究的核心問題是信息技術與地質業務的融合問題。地質調查中，數據由于來源不同，數據格式不同，其間的各種參數、空間坐標系和數據的構造規則等存在很大差異。因此地質調查數據具有多樣性和復雜性的特點，這些來源廣泛，質量和格式各異的數據，通常以大規模的數據集形式存在。對于不同的數據源和測量方法，質量和一致性也存在差異，加之來自不同的組織和部門，以及多數據模型，使得這些數據不能進行無縫交換和共享，選擇合適的算法工具，對數據進行標準化和整合，成為了現階段面對的主要挑戰。

（二）人工智能技術在地質數據處理中的優勢

相比通用的數據查詢處理與優化技術，人工智能賦能的查詢處理與優化技術在執行效率與性能方面具有明顯優勢。人工智能系統通過對大數據中的海量樣本進行分析，可以代替部分人工進行運算決策。將來自不同數據源和格式的數據進行自動匹配和轉換，讓不同地質數據集之間能夠無縫整合共享，提高數據的可訪問性和可利用性。可以自動識別和糾正數據中的錯誤和異常值，提高數據質量和一致性，加快數據處理的速度和效率，通過機器學習和深度學習算法，從海量的地質調查數據中提取未被發現的關聯性和特征，預測地質結構、資源分布和地質災害潛在風險，提供更準確的地質模型和預測結果。還可將人工智能技術可以應用于地質調查中的圖像識別和遙感分析，實現地質景觀、地貌特征和地物分類等自動化處理，提高數據處理的準確性和效率。

三、人工智能對大數據中心建設和信息化發展的影響

（一）提升數據處理和分析能力

人工智能技術能夠處理和分析大規模的數據，如果能夠充分利用人工智能技術對大數據進行分析和整理，就可以在很大程度上提高大數據庫的應用效果。通過運用機器學習和深度學習算法，可以從龐大的數據集中發現數據的趨勢和關聯性，提供有價值的洞察方向和決策支持。通過人工智能與大數據中心的結合，使得大數據中心學會思考，擁有思考能力，從而更好地理解和利用數據，從而加速業務創新和發展的步伐。

（二）數據中心的智能防護與安全

大數據中心作為存儲和處理大量敏感信息的重要基礎設施，面臨著人工智能時代日益增長的安全威脅和隱私保護挑戰，傳統的安全防御手段已經不適用于新時代的安全威脅。而人工智能可以時刻監管計算機網絡安全，通過算法模型，人工智能能夠在計算機運作后臺自動識別存在安全隱患的信息資源，避免用戶信息泄露及財產損失，對大數據中心的網絡流量、日志數據和行為模式進行實時監控分析，識別出異常行為和潛在的安全威脅，以自動化的方式，快速準確的發現安全事件，并及時采取相應的防御和保護措施，這種智能安全防護系統能夠提高數據中心的安全性和隱私保護水平，降低安全風險，從而有效應對日益增長的網絡安全威脅。

（三）提升自動化運維和資源管理能力

數據中心中的設備和系統存在著潛在的故障風險，如硬件故障、網絡問題等。當故障發生時，運用人工智能自動化對數據中心設備和系統進行故障的檢測、預測和修復，降低對業務的影響，提高了數據中心的可靠性和穩定性。優化資源分配和調度，對資源、存儲資源自動計算，能實現自動化的負載均衡。分析優化數據中心的能源消耗，通過動態管理和智能調控，能實現能源的有效利用和節約，減少數據中心的能源成本。借助人工智能技術的運算能力來保障整個系統的穩定運行，能以此達到節約人力資源的目標，同時又保障了運算的效率、節約了計算的資源。因此，運用人工智能技術有助于節約運算成本、顯著提高運算效率，并且保障運算的質量及運算結果的可靠性與精準性。

四、人工智能在大數據中心建設與信息化發展中的挑戰與機遇

（一）人工智能算法模型的開發與優化

在大數據中心建設和信息化發展中，開發合適地質信息化的人工智能算法并優化是一個關鍵問題。通過深度學習平臺的建設，賦能組織人工智能模型的訓練能力，快速落地更加定制化的人工智能模型。結合地質調查的特點和要求，從地質專業知識、人工智能技術應用和人工智能地質應用實踐三個方面探索應用場景，研究適用于地質領域的人工智能算法模型。

（二）人工智能的自主決策與自我優化

“自主決策系統”可以看作是人工智能的一個核心部分，憑借“機器學習”算法，利用基于數據集構建的預測模型實現自主決策系統在非人類的自動化過程做出決策。通過建立智能決策模型和自適應控制系統，大數據中心可以根據實時數據和環境條件進行自主決策，根據負載情況和資源需求自動調整任務分配和資源分配，適應不斷變化的需求和環境，實現更好的負載均衡和性能優化，減少資源的浪費和能源的消耗，提高數據中心的節能性和可持續發展性，從而提供更加靈活和可靠的服務，以達到更好的性能和效果。

（三）人工智能與地質專業知識的結合

地質調查是一個復雜的領域，需要深入理解地質科學和相關領域的知識，各方要廣泛交流，取長補短，通過各自專業領域深入合作，讓人工智能對現有信息進行數據分析和特征學習，提升其在地質場景應用中的效率，共同推進人工智能技術在地勘應用領域的深度融合。人工智能算法只是工具，結合地質調查的特點和要求，充分利用地質專業知識指導算法的設計和應用。培養具備跨學科背景的人才，既懂得人工智能技術，又了解地質科學，具備良好的溝通和合作能力，打造人工智能背景下的地質信息化專業知識框架將是一個重要的挑戰和機遇。

（四）數據隱私的考量

人工智能數據安全挑戰會隨著人工智能技術的發展突破、應用行業的不斷深入擴大等因素加快演變。在大數據中心建設和信息化發展中，數據隱私問題是需要認真考量和解決的重要方面。地質調查數據可能涉及多種敏感信息。因此，需要建立嚴格的數據保護和隱私保密機制來確保數據的安全和合規性。

五、展望

未來，積極推動地質調查領域與其他相關領域的合作，建立跨學科研究團隊，共同探索地質調查數據處理的新技術，加速地質調查數據在大數據中心的建設和信息化發展中的應用。加強人才培養與技術創新，以滿足地質調查數據處理和信息化發展的需求，培養地質系統中最懂信息技術、信息技術界最懂地質工作的人員。鼓勵和支持科研機構、高校和企業進行合作，從而推動技術創新，推動人工智能算法、模型等方面的研究應用，為地質調查數據在大數據中心建設和信息化發展中的應用提供技術支持和創新能力。隨著技術的不斷進步和創新，人工智能對地質調查數據在大數據中心建設與信息化發展中的發展將為各界人員提供更多的資源與便利，為地質學科和社會經濟的可持續發展帶來新的動力與活力。