Адрес e-mail:
Прошедшие события
Demo Day бизнес-акселератора Физтех.Старт
Студенческая математическая олимпиада МФТИ
Бисваруп Дас: «Какой ширины сети достаточно для нахождения глобального минимума методом градиентного спуска?»
Конференция по клеточным технологиям CTERP 2020
Вадим Смелянский: «Достижение квантового превосходства при помощи программируемого сверхпроводникового процессора»
Презентация федерального проекта «Дни Дальнего Востока в Москве»
Лекция Галины Базилевской о высыпаниях энергичных электронов из внешнего радиационного пояса Земли
На семинаре по AI обсудят тематическое моделирование
Конференция по математике «Алгебра, геометрия и квантование»
Алла Карпова проведет семинар по нейробиологии
5-я Международная конференция «Квазилинейные уравнения, обратные задачи и их приложения» пройдет в МФТИ
Андрей Лобанов: «Черные дыры: погоня за тенью»
На Физтехе расскажут о решении заданий ЕГЭ с использованием BERT
Лекция Дмитрия Басова «Программируемые квантовые материалы»
Михаил Зеликин: Решение аэродинамической задачи Ньютона
Как попасть в морскую экспедицию, расскажут на семинаре кафедры термогидромеханики океана
Всероссийская акция «Стоп ВИЧ/СПИД»
Лекция венгерского математика Габора Тардоша в МФТИ
Лекции о графах пересечений геометрических объектов от Иштвана Томона
Юбилей факультета управления и прикладной математики

На Физтехе пройдет лекция по использованию ИИ для моделирования горных пород

На Физтехе пройдет лекция по использованию ИИ для моделирования горных пород

17 октября в 15:00 в 211 ГК на кафедре прикладной механики пройдет лекция на тему «Искусственный интеллект в задачах моделирования коллекторов».

Лектор — Василий Демьянов, профессор университета Хериота-Уатта (Heriot-Watt University) в городе Эдинбурге в Шотландии. Он прочитает лекцию в МФТИ по приглашению Европейской ассоциации геоученых и инженеров (EAGE).

Растущий объем цифровой информации о залегании и разработке природных ресурсов требует новых подходов к их более эффективному и рациональному освоению. Искусственный интеллект имеет широкие возможности для анализа и моделирования больших массивов данных в различных областях знаний и приложений. Для описания с помощью ИИ геологических свойств коллекторов — горных пород, содержащих пустоты и способных вмещать и фильтровать нефть, газ или воду, требуется знание принципов машинного обучения и понимание контекста самих данных. В рамках лекции будет продемонстрирован ряд типовых задач в моделировании геологических природных ресурсов.

Вход свободный, приглашаются все желающие.

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

МФТИ в социальных сетях