💧Как предсказать поровое пространство почвы без тяжелого 3D-моделирования?
Буквально вчера на рабочей встрече обсуждали:
Но есть задачи, где с ним можно совершить прорыв! Кирилл Толстыгин с соавторами опубликовал подтверждение в журнале Advances in Water Resources — рассказываем.
В чем суть?
Обычно расчет тензора водопроницаемости (как вода течет в почве) — это либо безумно долго (3D-моделирование), либо неточно (предсказание одного числа вместо целого тензора).
Подход к решению:
Авторы заменили тяжелые 3D-картинки на компактные математические «отпечатки» (корреляционные функции). Нейросеть научилась предсказывать полный тензор 3×3, используя эти данные.
Итог:
Получили точность, близкую к тяжелым моделям, но с колоссальной экономией ресурсов. ИИ — инструмент эффективности.
💎Читайте подробнее:
#АгроДТ_публикует
Буквально вчера на рабочей встрече обсуждали:
не используем ИИ там, где не нужно/не дает должной эффективности.
Но есть задачи, где с ним можно совершить прорыв! Кирилл Толстыгин с соавторами опубликовал подтверждение в журнале Advances in Water Resources — рассказываем.
В чем суть?
Обычно расчет тензора водопроницаемости (как вода течет в почве) — это либо безумно долго (3D-моделирование), либо неточно (предсказание одного числа вместо целого тензора).
Подход к решению:
Авторы заменили тяжелые 3D-картинки на компактные математические «отпечатки» (корреляционные функции). Нейросеть научилась предсказывать полный тензор 3×3, используя эти данные.
Итог:
Получили точность, близкую к тяжелым моделям, но с колоссальной экономией ресурсов. ИИ — инструмент эффективности.
💎Читайте подробнее:
M. Ashkpoor, E.V. Lavrukhin, N.M. Evstigneev et al., Predicting porous media permeability tensors with machine learning using correlation functions as structural descriptors. Advances in Water Resources (2026), doi: https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2026.105444
#АгроДТ_публикует