この記事では、地質構造の再現に挑戦するプロセスベースのモデルと深層生成モデルを用いた研究が紹介されています。特に、河川堆積物の再現を目的とし、生成的敵対ネットワーク（GAN）がプロセスベースモデルによってシミュレーションされた河川堆積物を再現できるかどうかを探求しています。結果として、GANは河川堆積物の非定常性や詳細を復元することができ、学習データの単純な記憶やモード崩壊を避けることができたと報告されています。また、堆積時間を監視することで、生成物が重ね合わせの法則を遵守していることを確認し、モデルの性能評価に役立てています。この研究は、特定の地質構造を対象としたトレーニングデータが、GANの堅牢性に寄与する可能性があることを示唆しています。