Семинары Центра наук о Земле МФТИ

Гидрофизические процессы, вызванные приливами у берегов Камчатки и Северных Курил, играют ключевую роль в динамике среды обитания минтая. На семинаре обсуждалось, как внутренние волны и мезо- и субмезомасштабные вихри влияют на выживаемость икры и развитие молоди.

Доклад посвящён влиянию погодных и климатических условий на человека в условиях урбанизированной среды. Основное внимание уделено феномену городского острова тепла и его последствиям — от изменения микроклимата до воздействия на здоровье населения. Доклад охватывает как исторический контекст, так и современные методы исследования, включая численное моделирование, полевые измерения в арктических городах и биоклиматические индексы. Особое внимание уделено необходимости комплексного подхода к оценке комфорта и планированию городского пространства, особенно в условиях изменения климата.

Доклад посвящён разработке и применению моделей глубокого обучения для решения задач популяционной генетики на примере беспозвоночных эндемиков озера Байкал. В работе представлены нейросетевые методы, позволяющие оценивать соотношение полового и бесполого размножения, обнаруживать следы климатических изменений по генетическим данным и осуществлять кластеризацию ДНК-последовательностей с помощью автоэнкодеров. Модели демонстрируют высокую точность по сравнению с традиционными подходами и открывают новые перспективы в анализе эволюционной истории и структуры природных популяций.

На семинаре, посвященном докладу по материалам диссертации на тему “Исследование чувствительности точности прогноза состояния Мирового океана к локализации усваиваемых данных наблюдений”, рассматривались инновационные методы оптимального расположения измерительных приборов. Основное внимание уделено двум новым подходам: методу максимизации взаимной информации и методу Concrete Autoencoder с LSGAN. Первый подход предполагает стратегическое размещение измерителей в точках, которые содержат информацию о максимально возможной части акватории, что достигается путем анализа пространственных корреляций точек физического поля. Второй подход использует суррогатные модели машинного обучения для оптимизации расположения измерителей и восстановления физического поля, обучаясь с помощью генеративного состязательного алгоритма наименьших квадратов. Эти методы направлены на повышение точности прогнозов и снижение вычислительных затрат в моделировании океанологических процессов.