Sprekkedaler og kløfter i indre deler av Rogaland og Agder. Kilde: Google Maps
Om du ser på satellittbilder eller titter ut av vinduet under din neste flyreise, vil du trolig legge merke til dem: lange, rette linjer i terrenget, i form av daler, kløfter eller andre markerte linjer. I mange tilfeller kan slike lineamenter gi verdifull informasjon om geologiske egenskaper i berggrunnen, som forkastninger eller sprekkesystemer.
Derfor har de lenge blitt kartlagt og inkludert i geologiske kart. Nå har Norges geologiske undersøkelse (NGU) tatt i bruk maskinlæring for å kartlegge lineamenter over hele landet. Resultatet er et heldekkende nasjonalt kart utviklet ved hjelp av modellen OttoVision, som kombinerer kunstig intelligens med geologisk ekspertise.
Ifølge NGU er kartet trolig det første nasjonale lineamentkartet i verden som er utviklet ved hjelp av maskinlæring.
– Kartet kan bli et nyttig verktøy, men er et levende dokument under utvikling og må derfor brukes med forsiktighet, sier NGU-forsker Tim Redfield i en sak på ngu.no.
For å trene modellen har geologer manuelt kartlagt lineamenter i mer enn tusen områder. Basert på disse dataene har OttoVision lært å kjenne igjen mønstre i detaljerte terrengmodeller og kan identifisere lineamenter også i områder den ikke tidligere har «sett».
Ifølge berggrunnsgeolog Bertil Carlsen har resultatene vært overraskende gode.
– Vi ser faktisk at OttoVision er flinkere enn ekspertene til å finne lineamenter, særlig svake lineamenter eller i datasett der vi mennesker ikke har nok informasjon til å gjøre gode tolkninger, sier han til ngu.no.
Samtidig understreker NGU at kartet ikke kan brukes som en direkte fasit for geologiske strukturer. Topografiske lineamenter er produkter av landskapsutvikling gjennom millioner av år og representerer ikke nødvendigvis forkastninger eller svakhetssoner i berggrunnen.
Forsker Espen Torgersen mener prosjektet viser hvordan kunstig intelligens kan styrke geofaglig arbeid uten å erstatte ekspertisen.
– Dette er ikke bare et KI-kart. Verdien ligger i kombinasjonen av geologisk fagkunnskap og maskinlæring/kunstig intelligens, påpeker Torgersen til ngu.no.
NGU arbeider nå videre med en mer detaljert, vektorisert versjon av kartet. Målet er å gi brukerne mer informasjon om blant annet lineamentenes lengde, retning, bredde og dybde.
