"Елка-обжорка": как жителям Иркутска не разориться на новогодний стол?
24 декабря, 14:48
700 тысяч рублей долг по алиментам начал отдавать житель Иркутска после трех суток ареста
11:23
Современный ФАП появился в Братском районе вместо изношенного здания 1981 года постройки
11:06
Детские пособия жителям Иркутской области выплатят досрочно
11:01
Без тепла и горячей воды в -45°C: в Бодайбо произошла авария на котельной
10:51
Глава СКР затребовал доклад по делу о нарушении жилищных прав жительницы Приангарья
10:44
Годовая инфляция в Иркутской области составила 7,1%
10:18
Приангарье стало антилидером рейтинга регионов по удовлетворенности пациентов медпомощью
10:09
Сотни миллионов на науку: узнали, какие вузы Иркутска получат господдержку в 2026 году
10:05
Уроженец Осинского района погиб в зоне СВО
09:54
Комплекс по обработке ТКО в Байкальской природной зоне запустят в 2028 году
09:48
Морозы до -46°С ожидаются в Иркутской области - Вильфанд
09:43
Многодетный отец из Осинского района погиб в зоне СВО
09:41
Парадоксальный случай: женщина получила перевод от незнакомца и задолжала еще больше
09:30
Пианист из Иркутска Денис Мацуев получил награду от Путина в день рождения отца
09:23
Распрягай коней: что не стоит делать перед Новым годом
09:20

В Новосибирске совместно с иркутскими учеными создают ИИ для прогнозирования землетрясений

Для полноценного обучения системы потребуется не менее пяти лет
Землетрясение ГУ МЧС России по Амурской области
Землетрясение
Фото: ГУ МЧС России по Амурской области
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

В Институте вычислительной математики и математической геофизики (ИВМиМГ) СО РАН в Новосибирске ведутся работы по созданию искусственного интеллекта, способного анализировать предвестники землетрясений и прогнозировать сейсмическую активность. Однако, как сообщают исследователи, для полноценного обучения системы потребуется не менее пяти лет. Об этом сообщает ИА IrkutskMedia.

По словам учёного секретаря института земной коры СО РАН Анны Добрыниной с пресс-конференции посвящённой сейсмической активности в Байкальской рифтовой зоне, основная сложность заключается в недостатке данных для обучения ИИ. Для точного прогнозирования необходимо собрать и обработать огромный массив информации о сейсмической активности, включая данные о слабых землетрясениях, изменениях в геофизических полях и других предвестниках.

233208
14
48