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ローレンス・バークレー国立研究所の研究者らは、米国全土の記録されていない孤立した油井 (UOW) を見つけるための AI モデルを開発した。公式データベースに記録されておらず、所有者もいないこれらの油井は、有害物質を漏らす可能性があり、環境リスクをもたらす。歴史地図でトレーニングされたこの AI モデルは、これらの油井を特定して封印することを目的としている。封印は通常コンクリートで行われる。

チームは、統一性と正確な地理参照で知られる米国地質調査所のデジタル化された「四角形」地図を使用して、視覚言語モデル U-Net をトレーニングした。米国全土で一貫した地図のシンボルにより、大規模な UOW を識別する新しいアプローチが可能になった。このモデルは当初、歴史的に重要な石油・ガス地域であるカリフォルニア州ロサンゼルス郡とカーン郡の地図を使用して微調整され、その後、同様の歴史的生産レベルを持つオクラホマ州の郡で転用可能かどうかテストされた。

研究者の AI モデルは、UOW の特定において 31% から 98% までのさまざまな精度を示し、検証がより困難な都市部よりも田舎の方が精度が高かった。これらのばらつきにもかかわらず、異なる場所用に再トレーニングすることなく潜在的な UOW を特定できるモデルの能力が確認された。エネルギー省のプログラムの一部であるこの研究は、州が UOW を見つけるのを支援することを目的としており、モデルをさらに改良し、関心のある州と協力する計画がある。