OMX Baltic−0,13%291,86
OMX Riga−0,06%916,35
OMX Tallinn−0,17%1 908,8
OMX Vilnius−0,06%1 262,62
S&P 500−1,07%6 648,65
DOW 30−0,67%46 596,22
Nasdaq −1,79%22 640,3
FTSE 100−0,55%9 682,57
Nikkei 225−1,19%50 276,37
CMC Crypto 2000,00%0,00
USD/EUR0,00%0,86
GBP/EUR0,00%1,14
EUR/RUB0,00%93,68

OMX Baltic−0,13%291,86
OMX Riga−0,06%916,35
OMX Tallinn−0,17%1 908,8
OMX Vilnius−0,06%1 262,62
S&P 500−1,07%6 648,65
DOW 30−0,67%46 596,22
Nasdaq −1,79%22 640,3
FTSE 100−0,55%9 682,57
Nikkei 225−1,19%50 276,37
CMC Crypto 2000,00%0,00
USD/EUR0,00%0,86
GBP/EUR0,00%1,14
EUR/RUB0,00%93,68

31.08.18, 13:33

Внимание! Этой статье более 5 лет, и она находится в цифировом архиве издания. Издание не обновляет и не модифицирует архивированный контент, поэтому может иметь смысл ознакомиться с более поздними источниками.

Google и Гарвардский университет утверждают, что научили нейросеть прогнозировать землетрясения

Эксперты из Google и Гарвардского университета опубликовали результаты совместного исследования, в ходе которого обучили нейросеть прогнозировать землетрясения.

dv.ee

Они утверждают, что нейросеть умеет это делать лучше сейсмологов, сообщает "Коммерсант".

В перспективе новый метод позволит предсказать афтершоки, которые могут произойти в период до года после сейсмического удара.

В процессе обучения нейросети ученые загрузили в базу данных информацию о 199 землетрясениях и 131 тыс. повторных сейсмических толчков (афтершоки). При обучении нейросети помимо стандартной информации о местоположении и мощности толчка использовались данные о максимальном изменении напряжения сдвига и критерий Крамера-Мезеса.

Статья продолжается после рекламы

В результате удалось получить алгоритм, точность прогноза которого составляет 0,849 (по шкале от 0 до 1). При этом классический метод прогнозирования землетрясений на основе Кулоновского критерия справился с задачей лишь на 0,583.