Адрес e-mail:
Прошедшие события
Как продавать бизнес-идеи и собрать успешную команду: в Москве пройдет Студенческий фестиваль предпринимательства
День СИБИНТЕК в МФТИ
Новый научный семинар AI будет посвящен нейронным сетям
На Физтехе пройдет курс лекций по теоретической физике от профессора Максима Забзина
В московском офисе Яндекса обсудят работы, представленные на NeurIPS-2019
Онлайн-занятия для школьников от «Фоксфорда»
Новогодняя акция «Сотрудничество без границ»
Анатолий Нейштадт: «О КАМ-теории»
Открытый научный семинар AI: «Актуальные постановки задач Computer Vision»
Хакатон для участников научно-исследовательских каникул ЦТПО МФТИ
Деловой клуб МФТИ приглашает на встречу: «Особенности национального Интернета вещей»
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»

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