Ещё

Ученые из MIT разработали AI-модель для оптимизации расположения подземных хранилищ CO2 

Ученые из MIT разработали AI-модель для оптимизации расположения подземных хранилищ CO2
Фото: ТАСС
, 2 марта. /ТАСС/. Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) представили новую модель на базе алгоритмов машинного обучения для идентификации и картографии потенциального расположения подземных хранилищ углекислого газа. Об этом сообщило издание MIT News.
"Наша цель — создать инструмент, позволяющий наносить на карту все подземные структуры — так, чтобы мы могли точно знать, например, о локации геотермальных источников в . Наше первые наработки показали, что модели глубокого обучения (deep learning) могут существенно приблизить научное сообщество к данной цели и дать возможность определять варианты местоположения подземных хранилищ CO2", — отметил профессор прикладной математики в MIT Лоран Демане.
Система AI-моделей, представленная группой ученых, использует данные о сейсмической активности для точной оценки низкочастотных волн, что позволяет картографировать подземные структуры с высокой точностью. Конволюционная нейронная сеть, лежащая в основе решения, отслеживает закономерности в частотных данных для установления локации геотермальных карманов. Ожидается, что благодаря данному методу в будущем можно будет устанавливать оптимальные местоположения подземных резервуаров для хранения CO2.
Основная сложность на данный момент заключается в том, чтобы обучить нейронные сети на реальных данных о землетрясениях. Сейсмические волны находятся в узком диапазоне и возникают в частотах на уровне 1 Гц, в связи с чем эти волны часто заглушаются сейсмическим гулом Земли и их сложно идентифицировать. Ученые планируют синтезировать эти данные искусственно с помощью AI — на данный момент исследователи смоделировали 30 землетрясений и разработали более ста различных сейсмических сценариев.
Видео дня. «Сними трусы, сожги диван»: главные тренды на самоизоляции
Комментарии
Читайте также
Новости партнеров
Больше видео