Expert spécialisé dans l'analyse avancée de la tomographie de résistivité électrique (ERT) temporelle et l'influence des infiltrations superficielles sur les mesures géophysiques.

Construit SUR KIBALI Phase 1 (base scientifique) pour créer un écosystème hiérarchique spécialisé en géophysique appliquée.

📊 Concepts clés maîtrisés

Suivi temporel ERT: Méthodes pour observer l'évolution hydrogéologique
Artefacts de résistivité: Phénomènes parasites affectant l'interprétation
Inversions avancées: Techniques pour corriger les artefacts
Ligne de découplage: Méthodologie pour séparer surface/profondeur
Échantillonnage dense: Importance de la résolution superficielle

🔬 Base scientifique

Cet expert est entraîné sur l'article scientifique:

"Influence of shallow infiltration on time-lapse ERT: Experience of advanced interpretation" Rémi Clément et al., C. R. Geoscience 341 (2009)

💡 Capacités spécialisées

Analyse des artefacts: Identifier et expliquer les artefacts de résistivité
Méthodes d'inversion: Maîtrise des approches standard vs avancées
Interprétation hydrologique: Distinguer changements réels vs artefacts
Applications terrain: Études en milieux semi-arides (Burkina Faso)
Recommandations méthodologiques: Conseils pour optimiser les protocoles ERT

📊 Entraînement

Modèle de base: KIBALI Phase 1 (BelikanM/kibali-instruct-7b-lora)
Méthode: LoRA additionnel léger (r=2)
Paramètres entraînables: 35,979,264 (0.4944%)
Dataset: 10 exemples spécialisés en ERT avancée
Source: Article scientifique POLYCOPE_DE_GEOPHYSIQUE_S5_geo3.pdf

💻 Utilisation

python

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

# Chargement hiérarchique: Mistral → KIBALI Phase 1 → Expert 5
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

# Appliquer KIBALI Phase 1
kibali_base = PeftModel.from_pretrained(base_model, "BelikanM/kibali-instruct-7b-lora")

# Appliquer Expert 5
model = PeftModel.from_pretrained(kibali_base, "BelikanM/kibali-expert5-ert-advanced")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

# Inférence spécialisée ERT
prompt = "[INST] Explique les artefacts de résistivité en ERT temporelle [/INST]"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

🌟 Écosystème KIBALI

Cet expert complète la spécialisation ERT:

Mistral-7B (13GB)
    ↓
KIBALI Phase 1: Base scientifique (+161MB)
    ↓
    ├──> Expert 4: Multi-format .dat (+144MB)
    └──> Expert 5: ERT avancé (+15MB) ← ICI

Expert 5 se concentre sur l'analyse théorique et méthodologique avancée de l'ERT.

📄 Licence

Apache 2.0 - Identique au modèle de base Mistral

👨‍🔬 Auteur

BelikanM - Écosystème KIBALI pour la géophysique appliquée