KI-gestütztes Seismologie-Tool: Intelligenter Assistent für Geophysiker
Die traditionelle Nutzung von SPECFEM, dem führenden Open‑Source‑Softwarepaket für seismische Wellensimulationen, ist oft mit einer steilen Lernkurve und umfangreichen manuellen Dateieingaben verbunden. Diese Arbeit pr…
- Die traditionelle Nutzung von SPECFEM, dem führenden Open‑Source‑Softwarepaket für seismische Wellensimulationen, ist oft mit einer steilen Lernkurve und umfangreichen…
- Diese Arbeit präsentiert einen neuartigen, KI‑gestützten Workflow, der die Komplexität reduziert und die Effizienz steigert.
- Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) wird ein interaktives System entwickelt, das die komplette Simulationskette in einzelne, agentenfähige Werkzeuge zerle…
Die traditionelle Nutzung von SPECFEM, dem führenden Open‑Source‑Softwarepaket für seismische Wellensimulationen, ist oft mit einer steilen Lernkurve und umfangreichen manuellen Dateieingaben verbunden. Diese Arbeit präsentiert einen neuartigen, KI‑gestützten Workflow, der die Komplexität reduziert und die Effizienz steigert.
Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) wird ein interaktives System entwickelt, das die komplette Simulationskette in einzelne, agentenfähige Werkzeuge zerlegt – von der Parametererstellung über die Mesh‑Partitionierung bis hin zur Solver‑Ausführung und Visualisierung. Das neue Model Context Protocol (MCP) Server‑Set für SPECFEM unterstützt dabei 2‑D, 3‑D kartesische und 3‑D Globus‑Versionen.
Der Ansatz wandelt die herkömmliche, dateibezogene Arbeitsweise in eine auf Absichten basierende, konversationelle Interaktion um. Forscher können Simulationen vollständig automatisiert ausführen oder in Echtzeit mit dem System interagieren, um Strategien anzupassen und die wissenschaftliche Entscheidungsgewalt zu behalten. Dadurch werden zeitraubende, niedrige Ebenenoperationen drastisch reduziert.
Mehrere Fallstudien zeigen, dass der Workflow sowohl im autonomen als auch im interaktiven Modus nahtlos funktioniert und Ergebnisse liefert, die den Standard‑Benchmarks entsprechen. Die Einführung von MCP in der seismologischen Forschung senkt die Einstiegshürde, verbessert die Reproduzierbarkeit und eröffnet neue Wege für KI‑unterstützte, automatisierte wissenschaftliche Untersuchungen. Der komplette Quellcode steht unter GitHub zur Verfügung.
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