Семинар "Суперкомпьютерное моделирование Земной системы", 18 октября 2023 г.

Продолжает свою работу научно-образовательный Семинар "Суперкомпьютерное моделирование Земной системы", организованный совместно Московским университетом, Росгидрометом и институтами РАН. Сайт семинара: http://agora.guru.ru/superclimate

Приглашаем Вас на очередное, 52-е заседание, которое состоится в 17:30 в среду, 18 октября.
Заседание семинара состоится в гибридном формате. Обращаем внимание на смену места проведения очной части: она пройдет в большом конференц-зале на 3-м этаже в НИВЦ МГУ.
Параллельно будет организован вебинара на платформе Zoom (ссылку приводим ниже).

На заседании будет представлен доклад:

Михаил Алексеевич Криницкий,
к.т.н., заведующий Лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ,
с.н.с. Институт океанографии им. П.П. Ширшова РАН

МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ГЕОФИЗИКЕ:
СОВРЕМЕННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ, ВЫЗОВЫ И ТЕНДЕНЦИИ

Тезисы доклада

Исследование и моделирование геофизических процессов в последнее время все чаще подразумевают использование методов машинного обучения или глубокого обучения. Возможности, которые предоставляют современные сложные статистические модели, эксплуатируют в задачах полевых измерений и наблюдений, камеральной обработки натурных данных, интерпретации данных дистанционного зондирования. В данных ДЗЗ проводится идентификация и построение траекторий отдельных явлений. В данных геофизического моделирования можно искать неявные и нелинейные закономерности, которые описываются линейными моделями с недосточной точностью. Кроме этого, методы машинного обучения активно применяются для моделирования отдельных геофизических процессов или аппроксимации отдельных физических величин, решения задач статистического прогноза на различных временных масштабах. Отдельного внимания заслуживают задачи статистического масштабирования и коррекции геофизических полей, для которых в последние несколько лет разработан целый ряд подходов с применением методов машинного обучения.

В то же время, спектр проблем геофизики, в которых можно применять методы машинного обучения, не ограничивается только задачами с известным результатом (т.н. задачи контролируемого обучения). В некоторых случаях подходы неконтролируемого обучения позволяют извлечь новые знания из уже имеющихся данных мониторинговых наблюдений или гидродинамического моделирования. При этом применяются методы кластеризации, аппроксимации распределений данных, снижения размерности и проч. В некоторых случаях модели искусственных нейронных сетей применяются в нишевых, но очень перспективных задачах идентификации дифференциальных уравнений в частных производных, моделирования внутренних переменных сложных систем.

Несмотря на успехи статистического подхода с использованием сложных моделей в задачах геофизики, продемонстрированные в последние годы, все чаще возникают вопросы физической согласованности результатов таких моделей. Рарабатываются различные подходы как стимулирования консистентности результатов статистических моделей, так и внедрения жестких ограничений, основанных на физике описываемых процессов. Кроме отклонения от известной физики, существует также проблема правильной оценки качества, которая решена не во всех задачах геофизики. Кроме этих особенностей, характерных для самой области применения, существуют также проблемы, характерные для самого подхода машинного обучения, такие как недостоверность, зашумленность и дороговизна разметки, малое количество обучающих данных и другие.

В докладе будут обсуждены вопросы наиболее содержательных направлений современных исследований подхода машинного обучения в геофизических задачах, которые будут проиллюстрированы примерами из практики и примерами из современной литературы. Также будут освещены проблемы, возникающие на пути применения методов машинного обучения в естественных науках, и наиболее перспективные направления развития.

Topic: Семинар “Суперкомпьютерное моделирование земной системы"
Time: Oct 18, 2023 05:30 PM Moscow

Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/85235560275?pwd=a1M3YW9mM2MxVVN5bGhkTExjckFwdz09

Meeting ID: 852 3556 0275
Passcode: 219344

Инструкции по установке и использованию платформы Zoom доступны, например, здесь: https://support.zoom.us/hc/ru/articles/201362033-Начало-работы-на-ПК-и-Mac Для упрощения нашей работы во время семинара, просим сделать следующее: заранее проверить, что Zoom у Вас работает (в настройках приложения Zoom можно проверить качество работы динамиков и микрофона) и ввести в настройках вашего профиля фамилию, имя и отчество полностью (это можно сделать на странице вашего профиля (https://us02web.zoom.us/profile)) -- в этом случае коллеги по конференции будут видеть, как к Вам обращаться.

Для прохода в НИВЦ МГЦ пропуск не нужен, достаточно сказать на вахте, что Вы идете на семинар. Если Вы хотите на приехать на личном автомобиле, но у Вас нет пропуска для въезда на территорию МГУ, просьба прислать Ваше полное ФИО и номер транспортного средства.
После этого Вам будет выслан QR-код для проезда через пункты пропуска.

Если у Вас есть коллеги, которые хотели бы получать рассылку семинара, посоветуйте им подписаться на нее по адресу http://agora.guru.ru/display.php?conf=superclimate&page=subscription