Работу ИИ с сейсмическими волнами ускорили в разы

Специалисты МФТИ создали алгоритм на базе ИИ, способный за небольшое число математических операций преобразовать результаты сейсмографических замеров в детализированные карты подземных структур.

«В отличие от уже существующих диффузионных моделей ИИ, разработанная учеными система не восстанавливает карты из случайного шума, а строит "мост" между двумя конкретными точками: приблизительной и детализированной эталонной моделью. Это сокращает число операций в разы – для получения карты требуется всего 50-100, а не сотни или тысячи вызовов нейросети. При этом достигается сопоставимое качество результата, что существенно ускоряет процесс», – рассказали представители МФТИ. Их слова публикует ТАСС.

Отечественные ученые предложили подход, который позволяет быстрым образом преобразовать сейсмические данные в специальные «подсказки», которыми может пользоваться ИИ при составлении детализированных карт подземных структур в процессе ее обучения. Это позволяет ей проводить этот процесс не наугад, а опираясь на реальные данные, что резко сокращает число необходимых шагов и в десятки раз ускоряет работу системы.

«Представьте себе, что вы видите подземные структуры сквозь запотевшее окно и шаг за шагом постепенно стираете этот туман, открывая ясную картину того, что скрыто под землей. Так работает и наша система: на входе мы имеем размытую модель и сырую запись сейсмических волн. С помощью нейронной сети система шаг за шагом "уточняет" карту и добавляет в нее детали. На выходе получается детальная карта скоростей, которая соответствует реалистичной геологической структуре из обучающей выборки», – отметил аспирант МФТИ Андрей Станкевич.

Ученые Гарвардской медицинской школы разработали ИИ-модель PDGrapher. Ее задача – ускорить процесс разработки новых препаратов. Важно, что значительная часть лекарств-кандидатов отбраковывается еще на ранних стадиях. Сократить случаи подобной отбраковки может ускорение вычислительных этапов, для чего и нужен ИИ.