Разработка системы выявления геомагнитных бурь по данным с мюонного годоскопа с применением глубокого обучения
р.
р.
Номинация: Прорывные научные исследования и разработки
Описание проекта: Целью работы является создание модели способной распознавать GS с помощью разработанной системы модельных оценок Dst–индексов, основанной на данных, полученных лишь с мюонного годоскопа УРАГАН, при помощи обучения нейронной сети. Был предложен метод вычисления модельных оценок Dst-индекса используя данные почасовой мьюнной интенсивности. Данный метод отличается от оригинального способа вычисления Dst–индекса тем, что данные собираются не с нескольких станций вдоль всего экватора, а только из одного места, и для вычисления оценки индекса используется машинное обучение.
Результаты: 1. Исследованы способы создания математических моделей, предназначенных для обработки матриц временных рядов, с последующим их обучением и применением; 2. С использованием языка программирования Python и фреймворка PyTorch обучены такие нейросетевые модели распознавания бурь, как: - комбинация Lstm и ResNet34; - трехмерная ResNet3D; - Transformer; - ансамбль взвешенной суммы ResNet3D и Transformer; 3. Проведено оценивание точности обученных моделей с использованием соответствующих метрик качества для достоверного обнаружения геомагнитных бурь в рассматриваемом контексте, из которого видно, что модель, основанная на взвешенной сумме, продемонстрировала лучшие показатели по различным метрикам. 4. Программно реализованная модель оформлена, как Программа для ЭВМ "Программная система распознавания геомагнитных бурь по интенсивности мюонных потоков", в Роспатенте №2023618337; 5. Проведена апробация полученных результатов на двух научных конференциях.
Освещение в СМИ: Некоторые результаты работы отражены в статье с соавторами «Распознавание геомагнитных бурь на основе временных рядов матричных наблюдений мюонного годоскопа «Ураган» с использованием нейронных сетей», принятой для публикации в журнал (ВАК, Scopus) «Солнечно–земная физика»
Команда проекта: НИЯУ МИФИ Ехлаков Эдуард Владимирович Дунаев Максим Евгеньевич Зайцев Константин Сергеевич Шутенко Виктор Викторович
Контакты: fruha1980@gmail.com
Номинация: Прорывные научные исследования и разработки