организовать мероприятие в Cколтехе
оставить заявку
Консолидация мультимодальных данных — это процесс интеграции данных из нескольких источников, в том числе с неполными и/или неточными данными, для получения более согласованной, точной и полезной информации, чем та, которая предоставляется любым отдельным источником данных. Примерами источников данных могут быть данные дистанционного зондирования земли и наземных сенсоров, данные видеокамер и лидаров, данные анализа керна и сейсморазведки. Машинное обучение позволяет реконструировать глубокие взаимосвязи данных из различных источников без явного программирования сложных зависимостей.
Объединение разнородных геологических данных
Генерация реалистичных геологических карт с учетом данных бурения и сейсмики
Создание модели одновременного расчета проницаемости и пластового давления вокруг скважины
Объединение данных ДЗЗ и наземных сенсоров
Прогнозирование ледовой обстановки в Арктике с учетом данных со спутников, судовых приборов, буев, метеостанций
Оценка изменений промышленной, сетевой и жилой инфраструктуры до и после катастрофического природного явления
Создание графов знаний
Объединение разнородных данных в граф знаний
Отображение данных предметной области в концепты, типы и отношения между ними
Создание комплексного набора данных
Создание комплексного набора данных с использованием сведений с фотокамер, стереокамер, датчиков глубины, лидаров
Создание графа построения модели пласта для расчёта оптимального пути комплексирования моделей
Разработка методики комплексирования данных геологических исследований с данными добычи для формирования куба геологических свойств пласта
Прогнозирование ледовой обстановки в районах Северного морского пути
Применение методов консолидации мультимодальных данных и ДЗЗ для оценки изменения промышленной и жилой инфраструктуры до и после катастрофического природного явления
Создание комплексного набора данных со сценами разных масштабов для моно-, стерео- и многоракурсных камер, а также их объединения с сенсором глубины