Le modèle GEM (Geological Everything Model 3D) intègre plusieurs tâches d'analyse du sous-sol (interprétation structurale, stratigraphie, segmentation géologique et modélisation de caractéristiques) au sein d'une architecture générative unique. Il reconstruit toutes les tâches grâce à une inférence conditionnelle guidée le long d'un cadre structural potentiel déduit de l'imagerie du sous-sol. Ce modèle propage des invites telles que les diagraphies de puits, les masques et les croquis structuraux pour produire des résultats géologiquement cohérents et permet une généralisation immédiate à de nouvelles tâches ou sources de données sans réapprentissage. Ceci est rendu possible grâce à un processus d'apprentissage en deux étapes : un apprentissage auto-supervisé sur des données sismiques de terrain à grande échelle et un réglage fin contradictoire utilisant des invites et des étiquettes mixtes pour diverses tâches du sous-sol. Il démontre une large applicabilité à une variété d'investigations et de tâches, notamment la stratigraphie radar de Mars, l'interprétation structurale des zones de subduction, la stratigraphie sismique complète, la segmentation géologique et la modélisation de caractéristiques.
