Исследование, нацеленное на создание инструментов для стратегического планирования развития Республики Саха (Якутия) с использованием технологий искусственного интеллекта и суперкомпьютерных вычислений, стартовало в 2022 году. Разработки проекта направлены на моделирование сложных процессов в различных системах, таких как мерзлота, геомеханика и транспортные системы – это позволит спрогнозировать последствия природных изменений и техногенных воздействий.

Актуальность исследования объясняется необходимостью решать задачи, которые связаны с изменениями климата и активным освоением арктических территорий, что особенно важно для нефтегазового сектора и других отраслей экономики, отметил руководитель проекта, старший научный сотрудник лаборатории «Вычислительные технологии моделирования многофизичных и многомасштабных процессов криолитозоны» Алексей Тырылгин. «Наш проект призван обеспечить эффективное управление региональными проектами в условиях сложных природных условий. Это может привести к повышению точности прогнозирования и планирования развития региона, что в свою очередь улучшит качество жизни населения и повысит безопасность инфраструктурных объектов. Результаты проекта могут быть применены в различных отраслях экономики, таких как строительство, энергетика и транспорт. Кроме того, разработки можно использованы для адаптации к климатическим изменениям и минимизации негативных последствий глобального потепления в регионе», – рассказал ученый.

Отметим, что исследования проводятся на средства гранта Российского научного фонда, выигранного в 2021 году. Проект рассчитан на три года с окончанием в 2024 году. Общая сумма финансирования составила 21 миллион рублей.

На первом этапе, в 2022 году, был заложен фундамент для исследования и решения прикладных задач с использованием многомасштабных методов и машинного обучения. Ученые разработали многослойные нейронные сети для обработки данных и пространственно-временных моделей, а также создали алгоритмы понижения порядка моделей, что позволяет значительно улучшить эффективность вычислений и прогнозирования. Эти методы важны для анализа процессов в сложных неоднородных средах, таких как мерзлота или геомеханические системы. Первичные результаты были получены таких областях, как разработка моделей для геомеханических процессов в трещиновато-пористых средах, что имеет важное значение для нефтегазовой отрасли Якутии, так как эти среды влияют на добычу углеводородов и стабильность инфраструктуры в условиях Арктики. Также были смоделированы процессы в вечномерзлых грунтах, что критически важно в условиях глобального потепления и деградации мерзлоты, так как это оказывает прямое влияние на стабильность зданий и инженерных сооружений в Якутии.

В 2023 году команда проекта провела важные работы по улучшению точности и адаптивности многомасштабных методов. Анализ ошибок позволил выявить узкие места в методах и предложить адаптивные решения для улучшения точности прогнозов. Были разработаны новые алгоритмы, которые позволили гибко корректировать модели в зависимости от текущих данных. Это особенно полезно для задач, связанных с изменяющимися климатическими условиями и неоднородными природными средами.

Особое внимание исследователи уделили задачам языкового взаимодействия в условиях билингвизма. В рамках этого направления была разработана модель, учитывающая влияние двуязычия на процессы общения и взаимодействия. Модель может применяться для оценки языковых барьеров в различных процессах и их влияния на социальные и экономические аспекты жизни региона. Кроме того, одним из важных результатов 2023 года стало развитие методов машинного обучения для повышения точности моделирования сложных систем. Здесь важным шагом является применение нейронных сетей для задач понижения порядка моделей, это позволило существенно сократить объем вычислений и ускорить процессы моделирования, не теряя при этом точности.

В текущем году ученые запланировали углубление исследований по дальнейшему развитию и адаптации моделей для условий реального времени с применением онлайн-подходов. Это позволит моделям лучше реагировать на изменяющиеся условия и обеспечивать точные прогнозы в режиме реального времени.  Также в планах – завершение разработки и внедрение методов для глобального понижения порядка моделей и их интеграции в прикладные задачи Якутии. Это включит использование разработанных моделей для прогнозирования поведения инфраструктуры в условиях вечномерзлых грунтов и для решения геомеханических задач в сложных природных условиях. Запланированы также публикация научных результатов в рецензируемых журналах, выступления на международных конференциях для получения обратной связи для дальнейших улучшений исследования.

Над проектом работает команда из 10 исследователей. В составе команды кандидаты и доктора наук – представители СВФУ, Института прикладной математики имени М.В. Келдыша РАН. В работу также вовлечены молодые ученые.

Источник: Департамент науки и инноваций СВФУ

Следите за новостями и проектами университета в наших социальных сетях:

• Официальный телеграм-канал
• Страница «ВКонтакте»
• Видео о СВФУ на Rutube
• Группа в «Одноклассниках»
• Лонгриды о жизни вуза читайте в Дзен