МОСКВА, 29 октября. /ТАСС/. Исследователи кафедры физики моря и вод суши физического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова разработали ИИ-систему, способную в онлайн-режиме выявлять сбои в работе глубоководных донных сейсмометров, регистрирующих признаки цунами в Тихом океане. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.

Сеть из 150 таких станций, которые передают данные научным центрам по всему миру, действует у восточного побережья Японии. Каждая из них оборудована датчиками давления и ускорения, по которым можно восстановить время прибытия волны и ее высоту. Неисправное оборудование искажает эти показатели, из-за чего модели, прогнозирующие цунами, могут сообщать о ложных событиях или, наоборот, не фиксировать угрозу стихийного бедствия.

«Авторы разработали систему определения неисправных донных сейсмометров в режиме онлайн без необходимости осмотра каждого датчика. В ее основе – алгоритм, выявляющий признаки, характерные для неисправных устройств. Новый подход позволяет определять неработающие станции с точностью около 90%», – сообщили ТАСС в вузе.

Исследователи создали ИИ-модель, предсказывающую изменение глубины океана в соответствии с приливами. Они обучили ее распознавать в сети датчиков устройства, чьи сигналы заметно отличаются от соседних устройств.

«Мы применили комплекс методов. Один из них предполагает, что система получает первые три четверти сигнала, а последнюю четверть она должна была продолжить самостоятельно. Гипотеза о том, что сигнал с неисправных станций будет хаотическим, полностью оправдалась. При этом на последнем этапе оценки наше решение не только рассчитывает пороговые значения ошибок в полученных данных, но и формирует список неисправных станций», – отметил автор работы Олег Пономарев, чьи слова приводит пресс-служба МГУ.

Результаты работы, поддержанной фондами «Базис» и «Интеллект», опубликованы в журнале Q1 IEEE Journal of Oceanic Engineering.

Источник: https://tass.ru/nauka/28266039