Azərbaycan Milli Elmlər Akademiyası

ETN Geologiya İnstitutunun əməkdaşlarının məqaləsi nüfuzlu elmi jurnalda çapdan çıxıb.

Seysmologiya və seysmik təhlükənin qiymətləndirilməsi şöbəsinin kiçik elmi işçisi Tural Babayevin şöbənin müdiri y.e.ü.f.d., dosent Qulam Babayevin rəhbərliyi altında apardığı tədqiqat barədə “Machine learning-based ground motion simulation for seismic hazard assessment of critical water infrastructure in Azerbaijan (Case study: Major Shamkir water reservoir)” adlı elektron məqalə PLOS ONE elmi jurnalında oxuculara təqdim olunub.

Yazıda Şəmkir su anbarı ərazisində süni intellekt texnologiyalarının və maşın öyrənmə alqoritmlərinin tətbiqilə qrunt hərəkəti modellərinin tərtibinə həsr edilib. Aparılan tədqiqatın nəticələri bir çox cəhətdən xüsusi əhəmiyyət kəsb edən Şəmkir su anbarında seysmik təhlükənin qiymətləndirilməsi istiqamətində tətbiqi-metodoloji baxımdan bir sıra yenilikləri ehtiva edir. Tədqiqatda maşın öyrənməsi alqoritmlərinin istifadəsi üçün sintetik verilənlər bazasının tərtib olunması metodologiyası təqdim olunaraq əsaslandırılıb. Həmçinin tədqiqat ərazisi üçün qrunt hərəkətini proqnozlaşdıra bilən modellər tərtib olunub və qiymətləndirilib.

Tərtib olunan modellər tədqiqat ərazisində seysmik təhlükənin qiymətləndirilməsi istiqamətində istifadə oluna və zəlzələ ssenariləri üçün ərazidə qrunt hərəkətini proqnozlaşdıra bilər.

Məqalənin dərc olunduğu PLOS ONE elmi nəşr kvartil 1-də (Q1), eləcə də Scopus, Web of Science kimi beynəlxalq elmmetrik bazalarda yer alan nüfuzlu jurnaldır.

Məqalə ilə buradan tanış ola bilərsiniz.

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