🌍 От лабораторной гипотезы к прогнозу землетрясений
Точный прогноз сейсмической активности — одна из сложнейших задач современной науки. Процессы в недрах Земли хаотичны, а сигналы-предвестники часто тонут в обычном сейсмическом шуме.
Молодой исследователь из НГУ Ринчин Хубанов предложил алгоритм, способный автоматизировать поиск этих критически важных маркеров. Его проект SeisSmartNS — модуль для автоматического определения времени прихода первых волн в сейсмических данных, ставший победителем конкурса «УМНИК-2025», позволяет нейросети самостоятельно определять время прихода первых волн от эпицентра.
🔬 В чем суть инновации?
Традиционный анализ сейсмограмм требует ручной обработки тысяч трасс данных — это долго и чревато ошибками из-за человеческого фактора. Алгоритм SeisSmartNS берет эту рутину на себя:
▫️ фильтрует шумы;
▫️ обученная модель находит точку первого вступления волны;
▫️ формирует готовый набор точных пиков для специалиста.
За год работы при поддержке гранта в 500 тысяч рублей идея превратилась в полноценный программный прототип. Сегодня разработчик уже оформляет свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.
🚀 Поддержка таких проектов через инструменты Фонда содействия инновациям — это инвестиция в технологическую независимость. Решения наших ученых помогают не только развивать фундаментальную науку, но и создавать практические инструменты для безопасности в сейсмоактивных зонах.
👉 ПОДРОБНЕЕ
Точный прогноз сейсмической активности — одна из сложнейших задач современной науки. Процессы в недрах Земли хаотичны, а сигналы-предвестники часто тонут в обычном сейсмическом шуме.
Молодой исследователь из НГУ Ринчин Хубанов предложил алгоритм, способный автоматизировать поиск этих критически важных маркеров. Его проект SeisSmartNS — модуль для автоматического определения времени прихода первых волн в сейсмических данных, ставший победителем конкурса «УМНИК-2025», позволяет нейросети самостоятельно определять время прихода первых волн от эпицентра.
🔬 В чем суть инновации?
Традиционный анализ сейсмограмм требует ручной обработки тысяч трасс данных — это долго и чревато ошибками из-за человеческого фактора. Алгоритм SeisSmartNS берет эту рутину на себя:
▫️ фильтрует шумы;
▫️ обученная модель находит точку первого вступления волны;
▫️ формирует готовый набор точных пиков для специалиста.
«Я попробовал перенести задачу на методы машинного обучения: научить модель находить первое вступление непосредственно по форме сигнала», — поясняет автор проекта.
За год работы при поддержке гранта в 500 тысяч рублей идея превратилась в полноценный программный прототип. Сегодня разработчик уже оформляет свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.
🚀 Поддержка таких проектов через инструменты Фонда содействия инновациям — это инвестиция в технологическую независимость. Решения наших ученых помогают не только развивать фундаментальную науку, но и создавать практические инструменты для безопасности в сейсмоактивных зонах.
👉 ПОДРОБНЕЕ