OMX Baltic0,12%290,66
OMX Riga0,05%926,08
OMX Tallinn−0,13%1 905,09
OMX Vilnius0,04%1 272,43
S&P 500−0,92%6 672,41
DOW 30−1,18%46 590,24
Nasdaq −0,84%22 708,07
FTSE 100−0,24%9 675,43
Nikkei 225−0,1%50 323,91
CMC Crypto 2000,00%0,00
USD/EUR0,00%0,86
GBP/EUR0,00%1,14
EUR/RUB0,00%94,18

OMX Baltic0,12%290,66
OMX Riga0,05%926,08
OMX Tallinn−0,13%1 905,09
OMX Vilnius0,04%1 272,43
S&P 500−0,92%6 672,41
DOW 30−1,18%46 590,24
Nasdaq −0,84%22 708,07
FTSE 100−0,24%9 675,43
Nikkei 225−0,1%50 323,91
CMC Crypto 2000,00%0,00
USD/EUR0,00%0,86
GBP/EUR0,00%1,14
EUR/RUB0,00%94,18

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.