Bu məqalə Science X-in redaksiya prosesinə və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilmişdir. Redaktorlar məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı atributları vurğuladılar: Yerin həcminin 80%-dən çoxunu təşkil edən qayalı təbəqə olan mantiya ildə cəmi bir neçə santimetr sürətlə dövr edir. Bu dövriyyə plitələrin tektonikasını hərəkətə gətirir və zəlzələlər və vulkanik fəaliyyət kimi əsas geoloji hadisələrə təsir göstərir.
Fundamental əhəmiyyətinə baxmayaraq, mantiya dövriyyəsinin tarixi zəif başa düşülür, çünki dərin Yerin birbaşa müşahidələri son dərəcə məhduddur. Hal-hazırda elm adamları mantiyanın quruluşu və davranışı haqqında nəticə çıxarmaq üçün keçmiş səth hərəkətlərinin geoloji qeydlərinə və geofiziki təsvir üsullarına, o cümlədən seysmik müşahidələrə etibar edirlər. Bununla belə, tarixi mantiya axınının yenidən qurulması əsas problem olaraq qalır.
Tsukuba Universitetinin tədqiqatçısı yeni araşdırmada fizikadan məlumatlı neyron şəbəkəsinə əsaslanan süni intellekt modeli hazırlayıb. Model təkcə müşahidə məlumatlarını uyğunlaşdırmaq üçün deyil, həm də mantiyada istilik nəqlini və maye axınını idarə edən fiziki tənlikləri təmin etmək üçün öyrədildi. Modeli sınaqdan keçirmək üçün tədqiqatçı əvvəlcə iki ölçülü mantiya termal konveksiyasının kompüter simulyasiyalarını yaratdı.
Simulyasiya nəticələri AI-nin yenidən qurulmasının qiymətləndirildiyi istinad həllini yaratdı. Tapıntılar “Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation” jurnalında dərc olunub. Model, səthə yaxın mantiya hərəkətini əks etdirən sintetik müşahidələr və mantiyanın temperatur paylanmasının bugünkü görüntüsü ilə təmin edilmişdir.
Keçmiş temperaturlar və dərin mantiya axını haqqında məlumat birbaşa verilməsə də, model bu gizli xüsusiyyətləri yüksək dəqiqliklə uğurla bərpa etdi. Nəticələr göstərir ki, geofiziki məlumatların tamamlayıcı növlərinin birləşdirilməsi real mantiya konveksiya tarixçələrinin bərpası üçün vacibdir. Daha da inkişaf etdirilməsi və real geofiziki məlumatlara tətbiqi ilə bu yanaşma Yerin dərin daxili hissəsinin zamanla necə inkişaf etdiyini aşkar etmək üçün güclü alət təmin edə bilər.
Atsushi Nakao, Qismən Geofiziki Müşahidələrdən Mantiya Termal Konveksiyasını Retroaktiv Təxmin etmək üçün Fizikadan Məlumatlı Maşın Öyrənmə Çərçivəsi, Geofizika Tədqiqatları Jurnalı: Maşın Öyrənmə və Hesablama (2026). DOI: 10.1029/2026jh001310 BA sənət tarixi, MA maddi mədəniyyət. Keçmiş muzey redaktoru, feldşer və transplantasiya koordinatoru.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
