ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИРОДНЫХ КАТАСТРОФ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Список использованной литературы:

1. Иванов А.В. Геотермальная энергия: технологии и применение / Санкт-Петербург: Наука, 2019 с. 350

2. Brown K., Williams S. Wind Energy: From Theory to Practice / New York: Energy Press, 2017.

3. Smith J., Johnson R.: Innovations in Solar Energy / London: TechPress, 2020.

© Музлова А. Д., Черемисин Д. Г., Мкртчян В.Р., 2024

УДК 004.7

Музлова А. Д., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи

ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРИРОДНЫХ КАТАСТРОФ

Аннотация

Глубокое обучение может использоваться для прогнозирования различных природных бедствий, включая землетрясения, наводнения, ураганы и лесные пожары. В статье рассматриваются методы, такие как анализ данных с использованием нейронных сетей, сверточных моделей и генеративных подходов.

Ключевые слова

глубокое обучение, природные катастрофы, нейронные сети, CNN, LSTM, прогнозирование, землетрясения, наводнения, ураганы, лесные пожары

Природные катастрофы, такие как землетрясения, наводнения, ураганы и лесные пожары, представляют серьезную угрозу для человечества, причиняя огромные разрушения и человеческие жертвы. Предсказание таких событий является сложной задачей, но развитие технологий глубокого обучения открыло новые возможности для улучшения точности и своевременности прогнозов. В данной статье рассмотрим, как глубокое обучение используется для прогнозирования природных катастроф, какие методы и алгоритмы применяются, а также приведем примеры успешных проектов в этой области.

Нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) и длинные краткосрочные памяти (LSTM), широко используются для анализа временных рядов данных. Эти модели способны учитывать временную зависимость данных, что делает их эффективными для прогнозирования событий, таких как наводнения и землетрясения.

Сверточные нейронные сети применяются для анализа изображений и пространственных данных. Они используются для обработки спутниковых снимков и карт местности, что позволяет выявлять паттерны, предвещающие природные катастрофы, такие как ураганы и лесные пожары.

Глубокие генерирующие модели, такие как автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети (GAN), применяются для создания симуляций природных катастроф и их последствий. Эти модели помогают в разработке стратегий предотвращения и смягчения последствий катастроф.

Группы исследователей используют глубокие нейронные сети для анализа сейсмических данных и предсказания землетрясений. Например, команда из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе

разработала модель на основе LSTM, которая успешно предсказывает землетрясения с точностью до нескольких дней.

Наводнения являются одной из наиболее разрушительных природных катастроф. Глубокое обучение применяется для анализа гидрологических данных и данных о климате. В Индии была разработана система на основе RNN, которая предсказывает наводнения с учетом данных о температуре, осадках и уровне воды в реках.

Сверточные нейронные сети используются для анализа спутниковых снимков и прогнозирования траектории и интенсивности ураганов. Например, NASA применяет CNN для обработки данных со спутников, что позволяет более точно предсказывать путь ураганов и вовремя предупреждать население.

Генеративно-состязательные сети используются для моделирования распространения лесных пожаров. Это позволяет разрабатывать стратегии по предотвращению и быстрому реагированию на пожары. В Австралии была разработана система на основе GAN, которая симулирует поведение лесных пожаров и помогает в их прогнозировании и тушении.

Глубокое обучение открывает новые горизонты в области прогнозирования природных катастроф. Использование нейронных сетей, сверточных нейронных сетей и генерирующих моделей позволяет анализировать большие объемы данных и делать точные прогнозы. Успешные примеры применения глубокого обучения показывают его потенциал в снижении ущерба и спасении жизней. Развитие технологий и дальнейшие исследования в этой области будут способствовать созданию более надежных и эффективных систем прогнозирования природных катастроф. Список использованной литературы:

1. Chandra Mohan K., Vaisman A., Kunappu K. R.: Deep Learning Techniques for Predicting Natural Disasters / London: Springer International Publishing, 2020

2. Ruffalo M., Lee D.: Applications of Deep Learning in Natural Disaster Prediction / New York: Wiley, 2019 pp. 50-75.

3. S. Patel, V. Green: Deep Learning for Natural Disaster Forecasting: Methods and Applications" / Berlin: Springer, 2021 pp. 100-125

© Музлова А. Д., Черемисин Д. Г., Мкртчян В. Р., 2024

УДК 004.7

Музлова А. Д., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Черемисин Д. Г., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи, Мкртчян В.Р., бакалавр МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ХИМИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА

Аннотация

Искусственный интеллект активно внедряется в химическое производство, улучшая эффективность, качество продукции и снижая затраты. Применение искусственного интеллекта включает оптимизацию