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

 

 


50 лет академической науке в Томске
Ночь научных историй: языковые страхи, прививки, астрономия и жизнь на Шпицбергене
Конкурс работ на соискание премий Правительства Российской Федерации 2020 года в области науки и техники
Конкурс для молодых ученых на соискание премий Правительства Российской Федерации 2020 года в области науки и техники
X Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием "Геология и минерально-сырьевые ресурсы Северо-Востока России" (ВНПК-2020)
Конкурс 2020 года на лучшие проекты фундаментальных научных исследований по теме «Тяжёлые ионы с ультрарелятивистскими энергиями»
Конкурс по теме «Физика наноструктур и инновационные приборы на основе композитных полупроводников», проводимый совместно РФФИ и Национальным центром научных исследований Франции
Ученые ИНГГ СО РАН представили свои разработки в Монте-Карло
Конкурс 2020 года на лучшие проекты фундаментальных научных исследований, реализуемых на базе лаборатории «Совместная лаборатория «под землей» на территории Европы»
Конкурс на лучшие научные проекты фундаментальных научных исследований, проводимый совместно РФФИ и Австрийским научным фондом