个人简介
马坚伟，人工智能研究院副院长，地球物理中心主任。主要从事应用数学、油气资源勘探、人工智能的交叉学科研究，发表SCI期刊论文90余篇。曾获得国家杰青科学基金资助，国家级高层次人才，研究成果获得黑龙江省自然科学一等奖，中国地球物理科技创新二等奖、中国百篇最具影响力国际论文、中国地球物理学会傅承义奖、黑龙江省青年科技奖，国家重点研发计划专项，黑龙江省头雁团队项目的负责人。组织了三届哈工大国际数学暑期学校，发起并组织每两年一届的数学地球物理国际会议，多次担任国际学术会议主席或技术委员会主席。
代表项目
1. 深度学习反演-地下介质速度建模
针对地震勘探中的速度建模问题，本项目利用卷积神经网络，从数据中自动挖掘有效特征信息，利用训练好的网络模型实现实时速度建模，且避免了传统全波形反演对于多个参数的依赖。此成果发表于勘探地球物理权威期刊Geophysics，并且在SEG Library下载量第一。
△ 基于深度学习速度建模示意图
2. 深度学习地震数据去噪与重建方法
与传统地震噪声衰减方法相比，卷积神经网络不再基于对信号和噪声模型假设。针对地震数据处理专门设计深度学习卷积神经网络以及训练样本库，用于无需调参的地震噪声压制（智能去噪），并通过迁移学习技术应用于实际数据。
△ 卷积神经网络，Conv、ReLU、BN分布代表卷积层，非线性激活层和归一化层
成果转化
团队与生产科研单位合作，相关成果在超深层弱信号高精度成像、多波层位匹配、噪声压制等实际工作中得到应用，并且在实际地震数据中的效果得到生产单位的高度认可。同时本项目的部分成果获得2019年黑龙江省自然科学一等奖。