Овощи в холодильнике, как будто только с грядки: никакой магии - только бумажные полотенца
09:00
Школьница инициировала свое похищение под влиянием мошенников
19:40
Мать погибшего в пожаре ребенка предстанет перед судом
19:29
Сергей Безруков посетил Иркутск и прогулялся по местам детства своей жены
18:57
В апреле 2025 года по народной программе стартует капремонт школы №23 в посёлке Чунский
18:37
Электронные трудовые есть только у 35% работающего населения Приангарья
18:32
Иркутянка получила компенсацию 15 тысяч рублей из-за отсутствия жизненно важного препарата
18:12
В полиции опровергли сообщение о вооруженном ограблении в Иркутске
17:40
Ограничили движение по ледовой переправе на Ольхон из-за потепления
17:34
До +20°С ожидается в Иркутской области 20 марта
17:17
Думская неделя пройдет в представительном органе власти Иркутска
17:15
В Иркутске был превышен суточный максимум температуры воздуха впервые за 95 лет
17:03
Депутат думы Иркутска Евгений Савченко вручил ветеранам юбилейные медали
16:35
Общественные обсуждены проекта крематория отменили в Иркутске. Мы узнали почему
16:23
В миграции нужно считать не только экономию, но и соцнагрузку и правопорядок - Ситников
16:22
Выставка картин из вторсырья открылась на вокзале Иркутск-Пассажирский
16:20

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