Молодой ученый из СВФУ создает умный метод для наблюдения за вечной мерзлотой
В СВФУ им. М.К. Аммосова стартовал проект, который может сделать жизнь в Арктике безопаснее. Молодой исследователь Уйгулаана Калачикова, старший научный сотрудник лаборатории «Вычислительные технологии и искусственный интеллект», получила грант Российского научного фонда на разработку новых математических алгоритмов. Ее цель - научиться быстро и точно оценивать состояние мерзлых грунтов, от которых напрямую зависит устойчивость домов, дорог и трубопроводов на Севере.
Сегодня, чтобы проверить, не «поплыла» ли мерзлота под зданием, ученые используют упругие волны. Этот метод похож на медицинское УЗИ: волны проходят через грунт, а по тому, как они отражаются и затухают, можно судить о его внутреннем состоянии. Такой подход помогает заглянуть внутрь без вскрытия и повреждений - он применяется и в геологии, и при контроле прочности мостов или заводских конструкций.
Но есть проблема: расчеты, которые нужны для точной картины, требуют огромной вычислительной мощности.
Причина в том, что мерзлый грунт - среда сложная и неоднородная, все его микропроцессы приходится просчитывать одновременно на разных уровнях. Это занимает много времени и ресурсов.
Именно здесь и кроется главная инновация Уйгулааны. Вместе с командой она разрабатывает новый многомасштабный метод, который, по задумке, сократит время вычислений в разы, но при этом не потеряет в точности. Ученые планируют создать алгоритмы, способные автоматически подстраиваться под местные особенности грунта, и даже хотят применить элементы машинного обучения - чтобы компьютер сам «понимал», где можно ускорить счет.
«Мы делаем математическое моделирование более эффективным, - объясняет Уйгулаана Калачикова. - Наша разработка позволит быстрее получать точные данные о состоянии вечной мерзлоты и инженерных объектов. А значит - вовремя замечать опасные изменения».
Но проект не ограничится теорией. Исследователи создадут и программный инструмент, который можно будет использовать на практике: для геофизической разведки, мониторинга инфраструктуры в Арктике и даже для неразрушающей диагностики материалов. Более того, результаты этой работы станут фундаментом для будущих исследований на стыке высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта.
