Inventory number | IRN | Number of state registration | ||
---|---|---|---|---|
0324РК01266 | AP23489938-KC-24 | 0124РК00636 | ||
Document type | Terms of distribution | Availability of implementation | ||
Краткие сведения | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
||
Publications | ||||
Native publications: 0 | ||||
International publications: 0 | Publications Web of science: 0 | Publications Scopus: 0 | ||
Patents | Amount of funding | Code of the program | ||
0 | 33880098 | AP23489938 | ||
Name of work | ||||
Машинное обучение и глубокое обучение в сейсмологии: Новый подход к прогнозированию риска землетрясений | ||||
Type of work | Source of funding | Report authors | ||
Fundamental | Нұртас Марат | |||
0
2
0
0
|
||||
Customer | МНВО РК | |||
Information on the executing organization | ||||
Short name of the ministry (establishment) | Нет | |||
Full name of the service recipient | ||||
Товарищество с ограниченной ответственностью "Институт ионосферы" | ||||
Abbreviated name of the service recipient | ТОО "Институт ионосферы" | |||
Abstract | ||||
Сейсмология и землетрясения Сейсмология және жерсілкіністері Цель этого проекта - разработать и усовершенствовать передовые модели машинного обучения и глубокого обучения для повышения точности и надежности прогнозирования риска землетрясений, что в конечном итоге будет способствовать улучшению оценки сейсмической опасности и стратегий готовности к ней. Бұл жобаның мақсаты жер сілкінісі қаупін болжаудың дәлдігі мен сенімділігін арттыру үшін машиналық оқытудың және терең оқытудың озық үлгілерін әзірлеу және жетілдіру болып табылады, бұл сайып келгенде сейсмикалық қауіпті бағалау мен дайындық стратегияларын жақсартуға ықпал етеді. Методы машинного обучения и глубокое обучение в сейсмологии. Сейсмологиядағы машиналық оқыту әдістері және терең оқыту әдістері Проведен комплексный обзор литературы и оценочный документ, глубокий анализ и обобщение текущей литературы, с выделением ключевых выводов, пробелов и областей для дальнейших исследований. Собраны данные в виде стандартизированного репозитория данных о землетрясениях. Разработка и тестирование прототипов моделей машинного обучения. Созданы и тщательно протестированы на эффективность и точность первые модели машинного обучения. Жер сілкіністеріне қатысты әдебиетке кешенді шолу және бағалау құжаты дайындалды, қазіргі әдебиеттердің терең талдауы мен қорытындысы жасалды, негізгі қорытындылар, кемшіліктер мен болашақ зерттеулерге арналған аймақтар ерекшеленді. Жер сілкіністері туралы стандартталған мәліметтер репозиторийі ретінде деректер жиналды. Машиналық оқыту модельдерінің прототиптерін жасау және сынау жұмыстары жүргізілді. Алғашқы машиналық оқыту модельдері жасалып, олардың тиімділігі мен дәлдігі мұқият тексерілді. Усовершенствованные алгоритмы с измеримым повышением точности предсказания землетрясений, что потенциально может привести к снижению числа ложноположительных и отрицательных результатов. Более глубокое понимание сейсмических закономерностей с помощью методов ML и DL, способствующее расширению знаний в области сейсмологии и вычислительной науки. Снижение экономических потерь за счет повышения готовности и потенциальный рост секторов, использующих прогностические технологии. Жер сілкіністерін болжаудағы дәлдікті өлшеуге болатын деңгейде арттыратын жетілдірілген алгоритмдер әзірленді, бұл жалған оң және жалған теріс нәтижелер санын азайтуға әкелуі мүмкін. Машиналық және тереңдетілген оқыту әдістері арқылы сейсмикалық заңдылықтарды тереңірек түсіну қамтамасыз етілді, бұл сейсмология және есептеу ғылымы саласындағы білімнің кеңеюіне ықпал етеді. Дайындықты арттыру арқылы экономикалық шығындарды азайту және болжау технологияларын пайдаланатын секторлардың өсуі күтілуде. Не внедрено. Енгізілмеді. Результаты проекта могут привести к социальным выгодам за счет повышения уровня общественной безопасности и готовности населения, к экономическим выгодам за счет экономии средств на ликвидацию последствий стихийных бедствий и восстановление окружающей среды, а также к сохранению окружающей среды за счет смягчения последствий землетрясений. Ожидается научно-технический прогресс в области анализа данных и сейсмологии. Эти достижения могут также способствовать решению проблем конкретных регионов, например, повышению устойчивости инфраструктуры и разработке законов о зонировании в сейсмоопасных районах, что даст многократный эффект в различных секторах. Жоба нәтижелері қоғамдық қауіпсіздік деңгейін арттыру және халықтың дайындық деңгейін көтеру арқылы әлеуметтік пайда әкелуі мүмкін, табиғи апаттардың салдарын жою және қоршаған ортаны қалпына келтіру шығындарын үнемдеу арқылы экономикалық пайда әкеледі, сондай-ақ жер сілкіністерінің салдарын азайту арқылы қоршаған ортаны қорғауға ықпал етеді. Деректерді талдау және сейсмология саласында ғылыми-техникалық прогресс күтілуде. Бұл жетістіктер нақты аймақтардағы мәселелерді шешуге, мысалы, инфрақұрылымның тұрақтылығын арттыруға және сейсмикалық қауіпті аймақтарда зонирлеу заңдарын әзірлеуге ықпал етеді, бұл әртүрлі секторларда бірнеше рет тиімділік береді. Сейсмология, искусственный интеллект для анализа при ЧС, информационные системы, космические исследования Сейсмология, ТЖ талдауға арналған жасанды интеллект, Ақпараттық жүйелер, ғарыштық зерттеулер |
||||
UDC indices | ||||
550.34.012, 004.832.2, 550.834.8 | ||||
International classifier codes | ||||
28.23.00; 28.23.37; 28.23.13; 27.47.23; 27.00.00; 37.31.19; | ||||
Key words in Russian | ||||
искуcственный интеллект; машинное обучение; глубокое обучение; сейсмическое изображение; Сверточные нейронные сети; сейсмология; землетрясение; геологическая экспертиза; | ||||
Key words in Kazakh | ||||
жасанды интелект; машиналық оқытыу; терең оқыту; сейсмикалық сурет; Конволюциялық нейрондық желілер; сейсмология; жер сілкінісі; геологиялық сараптама; | ||||
Head of the organization | Нуракынов Серик Маратович | нет / нет | ||
Head of work | Нұртас Марат | Доктор философии (PhD) наук в области математического и компьютерного моделирования / Ассоциированный профессор Международного университета информационных технологий |