новости и события18.06.2019 11:00:00Систему сейсмомониторинга на основе нейронных сетей создадут в Новосибирске к 2021 году <p style="text-align:justify;">​По словам ученых, метод может применяться локально - в карьерах, шахтах, вулканах, для мониторинга состояния зданий. </p><p style="text-align:justify;">Ученые Института нефтегазовой геологии и геофизики к 2021 году обучат нейронные сети для локального сейсмического мониторинга в карьерах и шахтах, сообщил ТАСС заведующий лабораторией динамических проблем сейсмики ИНГГ СО РАН <a href="http://www.ipgg.sbras.ru/ru/person/ipgg-duchkovaa">Антон Дучков</a>.</p><p style="text-align:justify;">"Мы собираемся обучать нейронные сети для локального сейсмического мониторинга. Этот метод достаточно унифицирован, поскольку нейронные сети можно обучать под разные задачи. Задача поставлена на два года", - сказал Дучков.</p><p style="text-align:justify;">По его словам, нейронные сети могут быть использованы с целью обработки данных сейсмического мониторинга. В настоящее время обработкой данных занимается человек. Нейросети же, благодаря своему сложному устройству, способны выполнять эту работу вместо него. Ученые собираются обучить автономную сеть автоматически выделять сигнал сейсмического события на фоне шумов и определять его параметры.</p><p style="text-align:justify;">Метод может применяться локально: в карьерах, шахтах, вулканах и даже для мониторинга состояния зданий. Вместе с этим ученые намерены разработать собственный сейсмический регистратор. Данный регистратор позволит не только удешевить производство, но и увеличить срок его службы, поскольку регистраторы крупных сейсмологических компаний создаются "под ключ" и не способны адаптироваться к новым методам мониторинга. Регистратор будет обрабатывать полученные данные, что станет преимуществом при его использовании в условиях ограниченного канала связи, например в шахтах.</p><p style="text-align:justify;">Искусственные компьютерные нейронные сети строятся по тем же принципам, что и сети нервных клеток в живом организме. Процессы запоминания и распознавания образов основываются на передаче сигналов между нейронами. Одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами - возможность обучаться. В процессе обучения такая сеть способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение.</p>новости и событияСистему сейсмомониторинга на основе нейронных сетей создадут в Новосибирске к 2021 году <tags><tag>og:description</tag><value>​По словам ученых, метод может применяться локально - в карьерах, шахтах, вулканах, для мониторинга состояния зданий. Ученые Института нефтегазовой геологии и геофизики к 2021 году обучат нейронные сети для локального сейсмического мониторинга в карьерах и шахтах, сообщил ТАСС заведующий лабораторией динамических проблем сейсмики ИНГГ СО РАН Антон Дучков</value><tag>og:image</tag><value>http://news.sbras.ru/ru/NewsPictures/ipgg.jpg</value></tags>

 Источники

 

 Видео

 

 

 

 

 Файлы

 

 

 Новости

 

 


XIII Всероссийское петрографическое совещание (с участием зарубежных ученых) «Петрология и геодинамика геологических процессов»
В ИНГГ СО РАН открылась XIX Всероссийская конференция «Геодинамика. Геомеханика и геофизика»
В ИНГГ СО РАН открылся 13-й Международный симпозиум по ордовикской системе
Пещера под трассой «Таврида» может изменить научный взгляд на историю заселения Европы
О проведении конкурса на соискание медалей Российской академии наук с премиями для молодых ученых России и для студентов высших учебных заведений России в 2019 году
III школа молодых учёных "Новые каталитические процессы глубокой переработки углеводородного сырья и биомассы"
В ИНГГ СО РАН дали прогноз нефтегазоносности Герасимовского месторождения (Томская область) в контексте применения новых технологий бассейнового моделирования
Конкурс 2019 года на лучшие проекты фундаментальных научных исследований, выполняемые ведущими молодежными коллективами («Стабильность»)
Пресс-конференция «Новые исследования и находки пещеры «Таврида»
В ТПУ прошли конкурсы «Лучший студент» и «Лучший аспирант»