У Яндекса и Британских коллег стартовал конкурс по предсказанию погоды, и не абы как, а с data shift. Тренировочные данные даны по одному городу, а проверяют по другому.

#competition #ScientificML #datasets #earthscience

EarthQuake Transformer.

Обнаружение сигналов землетрясений и выделение сейсмических фаз - сложные задачи в обработке зашумленных данных и мониторинге микроземлетрясений. Здесь авторы представляют глобальную модель глубокого обучения для одновременного обнаружения землетрясений и выделения фаз.

Авторы показывают, что их модель превосходит предыдущие алгоритмы глубокого обучения и традиционные алгоритмы выделения и обнаружения фаз.

Применив модель к данным, записанных во время землетрясения 2000 года в Японии, авторы смогли обнаружить и локализовать в два раза большее количество землетрясений, используя только часть (менее 1/3) сейсмических станций. Их модель выбирает P и S фазы с точностью, близкой к точности ручного выбора человеческими аналитиками; однако ее высокая эффективность и более высокая чувствительность может привести к обнаружению и определению характеристик большего числа и меньших событий.

Статья
GitHub

#ScientificML #earthscience #transformer #waveforms

Тэги доступные в канале на данный момент:
#alphafold2, #astronomy, #audio, #augmentation, #automl, #bayes, #biology, #botany, #captioning, #categorical, #chemistry, #classification, #clip, #cnn, #code, #community, #competition, #compression, #conference, #contrastivelearning, #course, #datasets, #debugging, #demo, #depth, #detection, #diffusion, #dilation, #dimensionality, #distillation, #earthscience, #economics, #explainability, #gan, #generative, #geometric, #gnn, #gpt, #gpu, #graph, #hardware, #holdontoyoirpapers, #image2text, #images, #inference, #joke, #julia, #jupyterlab, #jupyterlite, #labeling, #latex, #lnl, #medicine, #metrics, #mlp, #money, #multimodal, #nas, #news, #nlp, #noise, #novelviews, #optimizer, #outliers, #physics, #presentation, #python, #resnet, #resources, #rl, #rnn, #rocauc, #science, #scientificml, #segmentation, #SSL, #XAI, #separation, #sequences, #signal, #social, #sound, #speech, #styletransfer, #superresolution, #tabular, #text2image, #theory, #torrent, #training, #transformer, #translate, #tutorial, #twominutespapers, #video, #visualization, #waveforms, #гумунитарии, #дьяконов, #книги, #отборочные

STanford EArthquake Dataset (STEAD): A Global Data Set of Seismic Signals for AI

Сейсмология - это наука, богатая данными. Применение машинного обучения для добычи новых знаний из сейсмических данных является быстро развивающейся подобластью сейсмологии. Доступность большого количества сейсмических данных и вычислительных ресурсов, а также развитие передовых методов могут способствовать созданию более надежных моделей и алгоритмов для обработки и анализа сейсмических сигналов.

Набор данных в его нынешнем состоянии содержит две категории: (1) сигналы локальных землетрясений (записанные на "местных" расстояниях в пределах 350 км от землетрясений) и (2) сигналы сейсмического шума, не содержащие сигналов землетрясений. Вместе эти данные составляют ~1,2 миллиона временных рядов (time series) или более 19 000 часов записей сейсмических сигналов.

Статья
Датасет

#ScientificML #earthscience #datasets

Seismic Data Augmentation Library

Только что зарелизил библиотеку для аугментации сейсмических данных.

Код

#ScientificML #earthscience

От упаковки зонтика до подготовки к экстремальным условиям, прогнозирование краткосрочных погодных условий имеет решающее значение для повседневной жизни.

Новое исследование с участием @metoffice и DeepMind предсказывает дождь.

Современные метеорологические системы обеспечивают прогнозирование в масштабах планеты на несколько дней вперед, но часто испытывают трудности с составлением прогнозов высокого разрешения на короткое время (ближайшие 1-2 часа). Именно такую модель и выпустил DeepMind.

Статья в Nature
Код

#ScientificML #earthscience

Смотрите какая крутая штука!!! Кто-то натренировал CLIP на извлечение мест с космоснимков по свободному текстовому запросу! Вот тут демка

Кидайте в комменты свои лучшие запросы-ответы

#ScientificML #earthscience #CLIP

MetNet-2. Глубокое обучение для 12 часового прогноза осадков.

Прогнозирование погоды обычно опирается на традиционные методы, основанные на физике и использующие крупнейшие в мире суперкомпьютеры (об этом очень хорошо написано у Вастрика). Такие методы ограничены высокими вычислительными требованиями и чувствительны к приближениям физических законов, на которых они основаны.

Глубокое обучение предлагает новый подход к вычислению прогнозов (как например в недавней работе от DeepMind). Модели глубокого обучения не включают в себя явные физические законы, а учатся предсказывать погодные условия непосредственно на основе наблюдаемых данных и способны вычислять прогнозы быстрее, чем методы, основанные на физике.

В новой работе, Google AI демонстрирует нейросеть для прогнозирования осадков на следующие 12 часов (с пространственным разрешением в 1 км и временным разрешением в 2 минуты).

📎 Статья
🔭 Блог-пост

#ScientificML #earthscience #meteorology

TorchGeo - PyTorch‘овая библиотека от Microsoft, аналогичная torchvision. В ней есть наборы данных, преобразования, семплеры и предварительно обученные модели, специфичные для geospatial (ГИС) данных.

🖥 Код
📎 Статья

#earthscience #geo #ScientificML #library

На Марсе сделали геологическое открытие с помощью ML.

Единственные образцы марсианских пород на Земле - это метеориты, выброшенные с поверхности Марса в результате столкновения с астероидами. Местонахождение и геологический контекст мест падения в настоящее время неизвестны. Определение мест столкновений необходимо для раскрытия взаимосвязи между эволюцией марсианских недр и их поверхности.

Авторы статьи в Nature адаптировали алгоритм обнаружения кратеров (довольно простенькая вариация YOLO), который позволил определить первичные и вторичные кратеры. Оказалось, что несколько кратеров, расположенных в вулканической провинции Тарсис, являются наиболее вероятным источником нескольких найденных на Земле марсианских метеоритов выброшенных 1.1 млн лет назад.

Получается, что, пользуясь похожими методами, можно установить геологические свойства другой планеты и без дорогостоящих и долгосрочных миссий по возврату образцов с Марса (а ещё лучше не без, а вместе).

☄️ Статья

#ScientificML #earthscience

Machine Learning for Clouds and Climate

Алгоритмы машинного обучения являются мощными инструментами для построения моделей облаков и климата. Часто, это модели более точно соответствуют быстро увеличивающимся объемам данных о Земли, чем обычно используемые полуэмпирические модели.

В статье рассматриваются инструменты ML, включая интерпретируемые и физически управляемые ML, и объясняется, как они могут быть применены к облачным процессам в климатической системе, включая радиацию, микрофизику, конвекцию, а также обнаружение, классификацию, эмуляцию и количественную оценку неопределенности облаков.

📎 Статья

#ScientificML #earthscience #meteo