Сотрудники ИКИР ДВО РАН выступили с докладом на X Международной научной конференции "Конвергентные когнитивно-информационные технологии"

Цель конференции: интеграция усилий учёных и специалистов разных стран для повышения эффективности исследовательской деятельности и ускорения практического освоения научного и технологического потенциала когнитивно-информационных технологий в науке, технологиях, экономики, подготовке научных кадров.

Конференция была организована факультетом вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова.

Доклад на тему "Комплексное исследование численных методов и физико-информированных нейронных сетей для моделирования связанных осцилляторов Берлаге" представили: программист лаборатории акустических исследований ИКИР ДВО РАН Сергиенко Дарья Фаритовна и ведущий научный сотрудник лаборатории моделирования физических процессов, д.ф.-м.н. Паровик Роман Иванович.

В работе проведён сравнительный анализ эффективности численных методов и нейросетевого подхода для решения системы связанных линейных обыкновенных дифференциальных уравнений второго порядка, моделирующих процессы геоакустической эмиссии в горных породах.

Исследование охватывает встроенные численные методы (LSODA, BDF, Radau), специализированную реализацию метода Розенброка 4-го порядка точности, а также физико-информированную нейронную сеть (PINN) с остаточными соединениями и нормализацией.

Система уравнений описывает два связанных осциллятора Берлаге с непостоянными коэффициентами, характеризующие генерацию высокочастотных геоакустических импульсов. Все алгоритмы были реализованы с поддержкой параллельных вычислений для обеспечения высокой производительности. Проведено сравнение методов по точности (среднеквадратичная, максимальная и относительная ошибки), вычислительной эффективности и устойчивости на языке программирования Python с использованием библиотек PyTorch и scikit-learn для реализации нейросетевого подхода.

Показано, что разработанный комплексный подход позволяет эффективно решать системы уравнений для рассматриваемого класса задач. Нейросетевой подход обеспечивает точность, сопоставимую с численными методами. Предложенный комплекс может быть успешно применён как в фундаментальных исследованиях геоакустических процессов, так и в практических задачах мониторинга состояния горных пород.

Подробнее о конференции можно прочесть здесь.