Azərbaycan Milli Elmlər Akademiyası

Elm və Təhsil Nazirliyinin Geologiya və Geofizika İnstitutunda (GGİ) Yer elmləri sahəsində növbəti ümumrespublika elmi seminarı “Süni intellekt: cari vəziyyət və inkişaf perspektivləri” mövzusuna həsr edilib.

Tədbirdə GGİ kollektivi ilə yanaşı, AR Elm və Təhsil Nazirliyinin, Neft və Qaz İnstitutunun nümayəndələri, həmçinin Azərbaycan Dövlət Neft və Sənaye Universiteti Geoloji kəşfiyyat fakültəsinin tələbələri iştirak ediblər.

Geologiya və Geofizika İnstitutunun baş direktoru akademik Akif Əlizadə seminar iştirakçılarını salamlayaraq müasir dövrdə Süni intellektin aktuallığını qeyd edib və hazırki ümumrespublika elmi seminarında mühazirə üçün t.e.d., professor Ramin Rzayevin  (AR ETN İdarəetmə Sistemləri İnstitutu) dəvət olunduğunu bildirib. Professor Ramin Rzayev “Süni intellektin (AI)  təkamülü və geologiyada tətbiqinin əsas istiqamətləri” mövzusunda təqdimat reallaşdıraraq bildirib ki, Yerin quruluşunu, tərkibini və təkamülünü öyrənən geologiya verilənlərlin çox böyük həcimi ilə qarşılaşır və onları ənənəvi üsullarla təhlil və şərh etmək böyük çətinliklər yaradır. Süni intellekt bu vəzifələrin avtomatlaşdırılması üçün güclü alətlər təqdim edir ki, bu da tədqiqat proseslərini sürətləndirməyə və nəticələrin dəqiqliyini artırmağa imkan verir.

 Alim seminarda geologiyanın müxtəlif sahələrində Aİ-dən necə istifadə edildiyini və onun tətbiqinin hansı perspektivləri açdığını diqqətə çatdırıb.

 Ramin Rzayev vurğulayıb ki, haqqında danışılan işlər bu istiqamətdə reallaşdırılır:

Verilənlərin təhlili. Geologiyada AI-nin əsas tətbiqlərindən biri Big Data təhlilidir. Geoloji verilənlərə müxtəlif mənbələr daxil ola bilər: seysmik məlumatlar, süxur tərkibi haqqında verilənlər, peyk şəkilləri və s. Maşın öyrənmə üsulları bu məlumatları effektiv şəkildə emal edə və gizli nümunələri aşkar edilir.

Modelləşdirmə. AI geoloji proseslərin modelləşdirilməsində də mühüm rol oynayır. Zəlzələnin proqnozlaşdırılması və tektonik plitələrin hərəkətinin təhlili AI-lə təkmilləşdirmək mümkündür.

Fəlakətlərin proqnozlaşdırılması. Zəlzələlər, vulkan püskürmələri və sürüşmələr kimi təbii fəlakətlərin proqnozlaşdırılması geologiyanın ən mühüm problemlərindən biridir. AI tarixi verilənləri təhlil edərək və əvvəlki xüsusiyyətləri müəyyən etməklə bu cür proqnozların dəqiqliyini artıra bilər.

Klasterizasiya və təsnifat. Klasterizasiya oxşarlıqlara əsaslanan verilənləri qruplaşdırmaq üçün istifadə olunur. Məsələn, seysmik məlumatlarda klasterlər müxtəlif süxur tiplərinə və ya tektonik strukturlara uyğun ola bilər. Təsnifat, əksinə, əvvəlcədən müəyyən edilmiş kateqoriyalardan birinə yeni verilənləri təyin etməyə kömək edir. Hər iki üsul böyük həcmdə məlumatların strukturlaşdırılması və şərhi üçün faydalıdır.

Reqressiya modelləri. Reqressiya modelləri məlum verilənlər əsasında süxur xassələrini proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Məsələn, seysmik sürətə və digər parametrlərə əsasən süxurun sıxlığını və ya məsaməliliyini proqnozlaşdırmaq olar. Bu cür modellər faydalı qazıntıların çıxarılmasını optimallaşdırmağa və ehtiyatları təxmin etməyə kömək edir.

Dərin öyrənmə. Mürəkkəb geoloji təsvirləri şərh etmək üçün çoxlaylı neyron şəbəkələri kimi dərin öyrənmə üsulları uğurla tətbiq edilir. Məsələn, neyron şəbəkələr seysmik məlumatlarda tekstura və strukturları avtomatik tanıya bilər və bu, geoloji layların sərhədlərini daha dəqiq müəyyən etməyə imkan verir.

Maraqla dinlənilən təqdimatdan sonra iştirakçıların çoxsaylı sualları cavablandırılıb.

Sonda Geologiya və Geofiziuka İnstitutunun baş direktoru akademik Akif Əlizadə elmi seminarın iştirakçıları adından t.e.d., professor Ramin Rzayevə təşəkkür edib.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.science.gov.az saytına istinad zəruridir.