| 1. | Наименование проекта | Моделирование процессов земной климатической системы с применением методов машинного обучения |
|---|---|---|
| 2. | Регистрационный номер ЦИТИС: | 123102300005-1 |
| 3. | Исполнитель | Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) |
| 4. | Ведомственная принадлежность | Минобрнауки России - образование |
| 5. | Заказчик | Минобрнауки России |
| 6. | Вид финансирования | грант |
| 7. | Вид НИОКТР | Фундаментальная НИР |
| 8. | Приоритетное направление (основное) | Рациональное природопользование |
| 9. | Приоритетное направление (дополнительное) | Науки о жизни |
| 10. | Критическая технология (основная) | Технологии мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды, предотвращения и ликвидации ее загрязнения |
| 11. | Критическая технология (дополнительная) | Нет данных |
| 12. | Приоритет Стратегии НТР России | Переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта |
| 13. | Общее тематическое направление | Рациональное природопользование, климат, экология |
| 14. | Приоритетное арктическое направление (основное) | Дистанционное зондирование Земли |
| 15. | Приоритетное арктическое направление (дополнительное) | Метеорология и мониторинг окружающей среды |
| 16. | Аннотация | В рамках данного проекта в МФТИ будет создана новая Лаборатория машинного обучения в науках о Земле. Роль лаборатории заключается в повышении точности, эффективности и/или скорости моделирования процессов Земной климатической системы, включая геофизические, биохимические, биологические и геологические процессы. Исследования включают в себя изучение свойств самих процессов, свойств приборных и методологических компонент операторов наблюдения, свойств существующих классических моделей. Основным подходом ведения исследований является анализ данных натурных и камеральных наблюдений, данных дистанционного зондирования Земли из космоса, данных дистанционного зондирования природных объектов приборами на базе беспилотных или пилотируемых летательных аппаратов, данных моделирования процессов, основанного на т.н. "первых принципах". Достижение целей проекта достигается за счет применения современных методов машинного обучения и глубокого обучения, предоставляющих возможность (а) повышения качества аппроксимации процессов, проявляющихся посредством данных; (б) существенного повышения скорости аппроксимационных вычислений с несущественной потерей точности по сравнению с методами моделирования, основанными на первых принципах; (в) повышения скорости и достоверности идентификации событий и явлений в данных дистанционного зондирования или классического моделирования. Среди решаемых задач - изучение свойств и динамики атмосферы, океана и ледового покрова в российском секторе Арктики, основанные на данных, получаемых с использованием методов дистанционного зондирования Земли и классического гидродинамического моделирования; а также исследования, связанные с измерением углеродного бюджета природоподобных ландшафтов на суше, проводимые с использованием как методов дистанционного зондирования Земли, так и методов инструментального наземного мониторинга. По результатам работ будут опубликованы статьи в высокорейтинговых журналах. Одним из ключевых направлений лаборатории является подготовка высококвалифицированных кадров. Сотрудники лаборатории читают курсы "Машинное обучение в науках о Земле" и "Глубокое обучение в науках о Земле". |
| 17. | Начало проекта | 07.09.2023 |
| 18. | Завершение проекта | 31.12.2023 |