地質工程與地質災害監測預警

課題背景：在地質領域，AI主要被應用在資源勘探、地質填圖（繪制地質圖）和地質災害預警等方面。

課題任務：隨著作物種植規模的擴大，酷龍農場急需尋找合適的土地進行擴建，選址既要避開富含礦產資源的區域，還要確保不存在潛在的地質災害風險。

這可難不倒我！在地質應用方面，我有三大“超能力”！

快速定位石油、金礦等資源位置。

生成精細的地質填圖。

提前預警滑坡、地面沉降等地質災害。

小能能的“超能力”是如何練成的？要怎樣發揮作用，才能和小酷龍一起更好地完成課題呢？

資源勘探

首先收集大量有關地質的數據，學習不同地質特征與資源的關系，比如富含沉積巖的地區通常含有石油、煤等資源。接著用算法篩掉重復、多余的數據，補充缺失的數據。

最后用算法和深度學習技術分析這些數據，找出可能含資源（比如石油）的區域。

地質填圖

首先收集衛星遙感、無人機等提供的地質數據。

然后用算法分析數據，提取地質信息，識別出不同的巖石類型和地層結構。

最后把地質信息拼接成彩色地質圖，并標出斷層、河流等結構。

地質災害預警

首先收集雷達、衛星等各種監測工具提供的地質、氣象數據。

然后用無人機、傳感器等設備給大山“拍X光片”。

最后用算法推斷出潛在的地質風險。

但是，面對復雜情況，小能能可能會出錯。所以，他們還需要和地質工作人員一起進行“專家會診”，評估風險后再發出預警，如：“這里幾天后可能會發生滑坡災害，請周圍居民及時撤離！”

預測山體滑坡一類的地質災害，小能能有一套完整的流程。

將攝像頭裝在酷龍農場選址的關鍵位置，持續拍攝圖片。

對圖片進行比對分析，若發現山體產生新裂縫或裂縫發生變化，就會及時識別裂縫走向、長短等特征。

位移傳感器、傾斜傳感器和應力傳感器協同工作，實時傳回山體移動、傾斜、壓力等相關數據。

系統快速分析異常，提前告知此處是否存在山體滑坡的風險。

雖然這個過程看起來簡便省事，但還是需要小酷龍親自去每一個地方布置設備。小能能可不可以根據要求自動排除不合適的選址呢？

小能能胸有成竹地表示，只要小酷龍下達明確的指令，比如“找出重慶可能滑坡的地方”，就可以實現。

首先，小能能通過語義解析技術，將“找出重慶可能滑坡的地方”

拆解為“空間范圍（重慶）”“任務類型（滑坡風險分析）”“輸出要求（潛在區域）”等核心要素。

接著，小能能就會自動調用衛星遙感影像、地質數據和氣象數據，找出歷史滑坡事件與地形、降雨、人類活動等因素的關聯，構建風險預測模型，估算潛在區域發生滑坡的可能性。

最后，小能能用文字生成報告，或者用不同顏色標注發生滑坡的可能性（如紅色代表高風險、黃色代表中風險等），疊加在重慶地形圖上，直觀展示潛在危險區域。

小能能和小酷龍互相協作，很快就排除了可能會發生山體滑坡的區域，酷龍農場的新家初步選定。

通過為酷龍農場擴建選址，小能能和小酷龍發現了彼此的優勢，也看到了自身的不足。他們商量在走出時間膠囊教室后，要互相協作，發揮各自的優勢，讓AI更好地服務于人類。

小能能的優勢

反應快，能快速處理海量數據，提前預警。

精度高，能發現細微變化。

不知疲倦，能24小時不間斷進行監測。

小能能的劣勢

系統維護成本高。對復雜地質情況的理解可能存在偏差。

過于依賴數據，一旦數據不準確，就會影響輸出結果。

不受主觀因素干擾，結果更客觀。

小酷龍的優勢

主觀能動性強，能夠隨機應變。

能夠憑經驗和資料應對復雜情況。不會過分依賴數據。

小酷龍的劣勢

容易受主觀因素影響。

效率低，長時間工作會疲勞。