BelikanM/kibali-expert6-terrain-interpretation

KIBALI Expert 6: Interprétation Terrain ERT

🎯 Description

Expert spécialisé dans l'interprétation concrète et pratique des données ERT de terrain.

Construit SUR KIBALI Phase 1 (base scientifique) pour créer un écosystème hiérarchique complet en géophysique appliquée. Cet expert transforme les mesures brutes en interprétations géologiques et hydrogéologiques exploitables.

🗺️ Capacités terrain spécialisées

• Analyse de profils ERT réels: Interprétation de données acquises sur le terrain
• Détection d'anomalies géologiques: Identification de failles, aquifères, contacts lithologiques
• Interprétation hydrogéologique: Évaluation des potentialités en eau souterraine
• Recommandations d'acquisition: Conseils pour optimiser les protocoles terrain
• Calibration terrain: Intégration avec données auxiliaires (sondages, échantillons)

📊 Données d'entraînement

Cet expert est entraîné sur l'analyse concrète du PROFIL AMAEL (Burkina Faso):

• Format fréquence: 14 stations avec mesures multi-fréquences (99376.8MHz à 62.11MHz)
• Format XYZ: Données tabulaires avec coordonnées spatiales et profondeurs
• Résistivité: Gamme de 0.3 à 132.8 ohm.m révélant un terrain hétérogène
• Contexte: Environnement semi-aride avec aquifères superficiels

💡 Capacités pratiques

• Analyse statistique: Moyennes, écarts-types, distributions de résistivité
• Interprétation lithologique: Corrélation résistivité ↔ nature des terrains
• Détection de structures: Failles, contacts, variations stratigraphiques
• Évaluation hydrogéologique: Potentiel en eau, qualité des aquifères
• Recommandations opérationnelles: Protocoles d'acquisition optimisés

📊 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 d'interprétation terrain
• Source: Analyse du PROFIL AMAEL (données ERT réelles)

💻 Utilisation

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

# Chargement hiérarchique complet
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 6
expert6 = PeftModel.from_pretrained(kibali_base, "BelikanM/kibali-expert6-terrain-interpretation")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

# Interprétation terrain
prompt = "[INST] Analyse ce profil ERT: stations 1-5 (1-5 ohm.m), stations 6-10 (50-100 ohm.m) [/INST]"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = expert6.generate(**inputs, max_length=400)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

🌟 Écosystème KIBALI complet

Mistral-7B (13GB)
    ↓
KIBALI Phase 1: Base scientifique (+161MB)
    ↓
├── Expert 4: Multi-format .dat (+144MB)
├── Expert 5: ERT théorique (+144MB)
└── Expert 6: Interprétation terrain (+144MB) ← ICI

Expert 6 complète la chaîne: Données → Théorie → Interprétation pratique

🏞️ Applications terrain

• Prospection d'eau: Localisation d'aquifères productifs
• Études environnementales: Cartographie de pollution des sols
• Géotechnique: Évaluation de stabilité des terrains
• Archéologie: Détection de structures enfouies
• Agriculture: Optimisation de l'irrigation
• Développement rural: Planification de forages villageois

📄 Licence

Apache 2.0 - Identique au modèle de base Mistral

👨‍🔬 Auteur

BelikanM - Écosystème KIBALI pour la géophysique appliquée terrain