人工智能对地质调查数据在大数据中心建设与信息化发展中的影响

文｜刘恒 赵威 靳文虎 马杰 胡元杰 韩媛 王伟

地质调查是研究地球表层及其下部结构和构造，以获取地质信息和资源储量评估的重要手段。随着科学技术的不断发展和数字化时代的到来，科研机构积累了大量的地质调查数据。目前，大数据已经成为人类发展的重要经济资产，然而海量的数据仍对挖掘、分析和计算技术提出更高要求。人工智能技术作为大数据分析的重要方式之一，其深度学习、机器学习等技术均有效满足了日益复杂的大数据分析。信息化建设和大数据中心的兴起为地质调查数据的处理分析和应用提供了新的机遇。大数据中心的高性能计算存储和数据管理能力，成为地质调查数据处理分析的理想平台。而人工智能作为一种强大的技术手段，具备处理大规模数据和自动化分析的能力，为地质调查数据的应用带来了前所未有的机遇和挑战。

一、地质调查数据与大数据中心建设

（一）地质调查数据的特点与重要性

地质调查数据包含地质调查工作中产生的多来源、多模态地质数据，以及公共服务与支撑管理产生的数据。除了大数据共有的特性外，还具有多源异构性，高度时空相关性，大容量高相关、低价值密度性、复杂与模糊不确定性，多主体性。这些数据在资源勘探，环境保护，地质灾害预防等方面具有重要价值。通过对地质调查数据的分析和利用，实现资源开发和利用，提高环境监测和保护的水平，预测和防范地质灾害，推动地质科学研究和决策支持的发展。

（二）大数据中心建设与信息化发展的背景

随着科学技术和信息化的迅猛发展，各种数据的生成和积累呈现爆炸式增长，大数据时代，数据开发共享是大势所趋。建设数据中心，为打破部门藩篱，消除信息孤岛，提供了有力支持。在海量数据的背景下，传统的数据处理和分析方法已经无法满足大规模的数据的处理需求，借助高性能的计算和大规模的存储技术手段来处理分析数据成为了未来发展的趋势。

大数据中心的建设与信息化发展相辅相成，大数据中心以其强大的计算、存储和数据管理能力，实现数据的集中管理、高效查询和数据共享应用，提高数据处理效率和准确性，成为地质调查数据处理分析的理想平台。而信息化技术的应用使得地质调查数据可以更加便捷地获取、处理和分析。地质调查数据的数字化和标准化使得数据的交换和共享更加便利，促进了地质调查工作的协同和合作，推动了地质行业的发展。

二、人工智能在地质调查数据处理与分析中的影响

（一）地质调查数据处理的挑战

地质信息化建设研究的核心问题是信息技术与地质业务的融合问题。地质调查中，数据由于来源不同，数据格式不同，其间的各种参数、空间坐标系和数据的构造规则等存在很大差异。因此地质调查数据具有多样性和复杂性的特点，这些来源广泛，质量和格式各异的数据，通常以大规模的数据集形式存在。对于不同的数据源和测量方法，质量和一致性也存在差异，加之来自不同的组织和部门，以及多数据模型，使得这些数据不能进行无缝交换和共享，选择合适的算法工具，对数据进行标准化和整合，成为了现阶段面对的主要挑战。

（二）人工智能技术在地质数据处理中的优势

相比通用的数据查询处理与优化技术，人工智能赋能的查询处理与优化技术在执行效率与性能方面具有明显优势。人工智能系统通过对大数据中的海量样本进行分析，可以代替部分人工进行运算决策。将来自不同数据源和格式的数据进行自动匹配和转换，让不同地质数据集之间能够无缝整合共享，提高数据的可访问性和可利用性。可以自动识别和纠正数据中的错误和异常值，提高数据质量和一致性，加快数据处理的速度和效率，通过机器学习和深度学习算法，从海量的地质调查数据中提取未被发现的关联性和特征，预测地质结构、资源分布和地质灾害潜在风险，提供更准确的地质模型和预测结果。还可将人工智能技术可以应用于地质调查中的图像识别和遥感分析，实现地质景观、地貌特征和地物分类等自动化处理，提高数据处理的准确性和效率。

三、人工智能对大数据中心建设和信息化发展的影响

（一）提升数据处理和分析能力

人工智能技术能够处理和分析大规模的数据，如果能够充分利用人工智能技术对大数据进行分析和整理，就可以在很大程度上提高大数据库的应用效果。通过运用机器学习和深度学习算法，可以从庞大的数据集中发现数据的趋势和关联性，提供有价值的洞察方向和决策支持。通过人工智能与大数据中心的结合，使得大数据中心学会思考，拥有思考能力，从而更好地理解和利用数据，从而加速业务创新和发展的步伐。

（二）数据中心的智能防护与安全

大数据中心作为存储和处理大量敏感信息的重要基础设施，面临着人工智能时代日益增长的安全威胁和隐私保护挑战，传统的安全防御手段已经不适用于新时代的安全威胁。而人工智能可以时刻监管计算机网络安全，通过算法模型，人工智能能够在计算机运作后台自动识别存在安全隐患的信息资源，避免用户信息泄露及财产损失，对大数据中心的网络流量、日志数据和行为模式进行实时监控分析，识别出异常行为和潜在的安全威胁，以自动化的方式，快速准确的发现安全事件，并及时采取相应的防御和保护措施，这种智能安全防护系统能够提高数据中心的安全性和隐私保护水平，降低安全风险，从而有效应对日益增长的网络安全威胁。

（三）提升自动化运维和资源管理能力

数据中心中的设备和系统存在着潜在的故障风险，如硬件故障、网络问题等。当故障发生时，运用人工智能自动化对数据中心设备和系统进行故障的检测、预测和修复，降低对业务的影响，提高了数据中心的可靠性和稳定性。优化资源分配和调度，对资源、存储资源自动计算，能实现自动化的负载均衡。分析优化数据中心的能源消耗，通过动态管理和智能调控，能实现能源的有效利用和节约，减少数据中心的能源成本。借助人工智能技术的运算能力来保障整个系统的稳定运行，能以此达到节约人力资源的目标，同时又保障了运算的效率、节约了计算的资源。因此，运用人工智能技术有助于节约运算成本、显著提高运算效率，并且保障运算的质量及运算结果的可靠性与精准性。

四、人工智能在大数据中心建设与信息化发展中的挑战与机遇

（一）人工智能算法模型的开发与优化

在大数据中心建设和信息化发展中，开发合适地质信息化的人工智能算法并优化是一个关键问题。通过深度学习平台的建设，赋能组织人工智能模型的训练能力，快速落地更加定制化的人工智能模型。结合地质调查的特点和要求，从地质专业知识、人工智能技术应用和人工智能地质应用实践三个方面探索应用场景，研究适用于地质领域的人工智能算法模型。

（二）人工智能的自主决策与自我优化

“自主决策系统”可以看作是人工智能的一个核心部分，凭借“机器学习”算法，利用基于数据集构建的预测模型实现自主决策系统在非人类的自动化过程做出决策。通过建立智能决策模型和自适应控制系统，大数据中心可以根据实时数据和环境条件进行自主决策，根据负载情况和资源需求自动调整任务分配和资源分配，适应不断变化的需求和环境，实现更好的负载均衡和性能优化，减少资源的浪费和能源的消耗，提高数据中心的节能性和可持续发展性，从而提供更加灵活和可靠的服务，以达到更好的性能和效果。

（三）人工智能与地质专业知识的结合

地质调查是一个复杂的领域，需要深入理解地质科学和相关领域的知识，各方要广泛交流，取长补短，通过各自专业领域深入合作，让人工智能对现有信息进行数据分析和特征学习，提升其在地质场景应用中的效率，共同推进人工智能技术在地勘应用领域的深度融合。人工智能算法只是工具，结合地质调查的特点和要求，充分利用地质专业知识指导算法的设计和应用。培养具备跨学科背景的人才，既懂得人工智能技术，又了解地质科学，具备良好的沟通和合作能力，打造人工智能背景下的地质信息化专业知识框架将是一个重要的挑战和机遇。

（四）数据隐私的考量

人工智能数据安全挑战会随着人工智能技术的发展突破、应用行业的不断深入扩大等因素加快演变。在大数据中心建设和信息化发展中，数据隐私问题是需要认真考量和解决的重要方面。地质调查数据可能涉及多种敏感信息。因此，需要建立严格的数据保护和隐私保密机制来确保数据的安全和合规性。

五、展望

未来，积极推动地质调查领域与其他相关领域的合作，建立跨学科研究团队，共同探索地质调查数据处理的新技术，加速地质调查数据在大数据中心的建设和信息化发展中的应用。加强人才培养与技术创新，以满足地质调查数据处理和信息化发展的需求，培养地质系统中最懂信息技术、信息技术界最懂地质工作的人员。鼓励和支持科研机构、高校和企业进行合作，从而推动技术创新，推动人工智能算法、模型等方面的研究应用，为地质调查数据在大数据中心建设和信息化发展中的应用提供技术支持和创新能力。随着技术的不断进步和创新，人工智能对地质调查数据在大数据中心建设与信息化发展中的发展将为各界人员提供更多的资源与便利，为地质学科和社会经济的可持续发展带来新的动力与活力。