Earth&Climate Tech

Прикольная картинка. Объем воды на Земле в сравнении с самой планетой. 💧большой голубой шарик - общий объем 💧средний шарик - объем пресной воды 💧едва заметный маааааленький шарик - объем пресной воды в озерах и реках. Отсюда

​​Как нас спасли от голода, а мы и не заметили Уже почти не пятница! Хоть и поздно, но все равно есть повод познакомить вас с чем-то или кем-то интересным. Сегодня это нобелевский лауреат Норман Борлог (Norman Borlaug), который (вероятно) внес большой вклад в то, чтобы мы не умерли с голода или не начинали вОйны за кукурузу 🌽. В 1950-60-х все были уверены, что рост населения непременно приведет к гуманитарной катастрофе. Считалось, что при текущей урожайности, еды попросту всем не хватит и умрут миллиарды. Писались научные труды вроде "Population Bomb", где прям было написано "Битва за то, чтобы накормить все человечество, окончена... И человечество проиграло, сотни миллионов людей умрут от голода... ничто не может предотвратить существенное увеличение уровня смертности в мире" - мрачненько так описывалось будущее. Автор, профессор Стэнфорда Пол Эрлих кстати, писал, что в Индии умрут более 200 миллионов человек от голода 🤯. Но апокалипсиса не случилось. Население Индии выросло на 800 млн. человек, а ее экономика увеличилась в 50 раз. Еда в Индии точно доступнее, чем раньше, как и в других частях мира. Что ж, эти профессора опять нам запудрили мозги, а можно было просто расслабиться и не тратить нервы?🙄 Но все, как говорится, не так однозначно. Эрлих был не в курсе таких умников как Норман Борлог, который был ученым селекционером и лидером в сельскохозяйственной революции. Норман культивировал сорт пшеницы, с крупными зернами и толстым коротким стеблем, который давали существенно больше урожайности, чем классические на тот момент сорта. Настолько больше, что о голоде можно было забыть. Сейчас, практически вся пшеница на Земле так или иначе потомок пшеницы выведенной Норманом. Тем самым, буквально за считанные годы, благодаря его усилиям прекратился голод в Индии. Затем его работы были заимствованы для культивации риса и кукурузы. Он получил нобелевскую премию, угроза голода вселенского масштаба отошла и об этом благополучно забыло большинство населения Земли. Посчитать точное количество людей, которых спас Норман Борлог очень трудно, кто-то говорит про ДЕСЯТКИ МИЛЛИОНОВ, кто-то про МИЛЛИАРДЫ. В любом случае, это дофига. И как сказал Билл Гейтц "я люблю тот факт, что у одного и самых великих героев в истории человечества была должность агроном, о которой большинство не слышало". Пусть это не геоученый, но эта история меня воодушевляет. Может поэтому я хотел ей поделиться. А может и потому, что часто настоящие свершения, двигающие цивилизацию остаются незамеченными. И если катастрофа не случилась, то может быть кто-то ее предотвратил? Кто-то сидит в уютном кресле дома и думает "ну да, а разговоров-то было...голод...мы все умрем". P.S. Вот интересная документалка про него. Может захочется посмотреть. Там кстати, с точки зрения влияния на климат не все так просто.

Шеврон + SLB = CCUS Шеврон потратит 38 миллионов зеленых денег на исследовательские проекты по улавливанию и хранению углерода (CCUS) в Западной Австралии и Виктории. Из них львиная доля уйдет к SLB на поддержку проектов по сейсмической интерпретации и и оценке целесообразности хранения CO2 в осадочных толщах. Ну это. Мелочь, а приятно. А Эквинор вложит 143 миллиона зеленых денег в строительство инфраструктуры по выработке солнечной энергии в Бразилии на 531 МВт. И такие новости постоянно. В общем не совсем нефтяные компании это уже и довольно давно.

Флориан Веллман про вероятностное моделирование в геотермальных ресурсах 16 Февраля в 16:00 по центрально-европейскому времени Флориан расскажет про вероятностное моделирование геотермальных резервуаров. Немного нишевый топик, но думаю будет интересно для тех, кто занимается проблемами геотермальных ресурсов. Ссылка 📺 P.S. Флориан (Florian Wellmann), профессор университета в Аахене, известный геоученый, один из создателей GemPy (модуль в Питоне для геологического моделирования сложных структур) и вообще человек с прекрасным твиттер акаунтом.

Флориан Веллман про вероятностное моделирование в геотермальных ресурсах Флориан (Florian Wellmann), профессор университета в Аахене, известный геоученый, один из создателей GemPy (модуль в Питоне для геологического моделирования сложных структур) и вообще человек с прекрасным твиттер акаунтом. 16 Февраля в 16:00 по центрально-европейскому времени Флориан расскажет про вероятностное моделирование геотермальных резервуаров. Немного нишевый топик, но думаю будет интересно для тех, кто занимается проблемами геотермальных ресурсов. Ссылка 📺

Автоматическое описание литологии: история провала Классный пост на Медиуме про то, как часто мы читаем залихватские истории про крутые проекты в машинном обучении, но истории неудач учат не меньше, а зачастую даже больше! Автоматическое описание керна (это цилиндр горной породы из скважины - единственный кусок достоверной информации о том, что происходит под землей), казалось бы идеальная задача для ИИ. Берем картинку керна и обучаем ИИ классифицировать породу. Но оказалось все не так просто. Во-первых авторы столкнулись с тем, что эти самые геологи описывают керн "неструктурированным" текстом, который нужно обрабатывать. Потом оказалось, что дневные фотки керна не совпадают с ультрафиолетовыми фотками керна, которые являются источниками важнейшей информации. То есть их нужно было каким-то образом сопоставить. Но потом произошло вообще что-то фантастическое (едкая ухмылка 😏) - оказывается несколько геологов-экспертов имеют различные мнения по поводу классификации породы. То есть достоверного лейбла для классификации нет. Тогда они достали описания гранулометрии, по которой точно можно сказать это песчаник или глина, но они настолько не совпали с первичными описаниями, что бедные инженеры машинного обучения вообще расстроились. В дополнение к этому возникли вопросы к качеству фотографий керна и к тому как делать аннотацию картинок для тренировочного сета. Это очень классный пост, который наглядно показывает то о чем многие говорят. Машинное обучение это во многом про данные, а не про алгоритмы. 80-90% усилий настоящих проектов по машинному обучению уходит на оценку и обработку данных. И после этого еще нужно подумать стоит ли вообще начинать обучение модели на этих данных. Эхх, сил и терпения всем в этом нелегком деле.

​​У всех выходные, поэтому я быстренько Стэнфорд постоянно пересматривает нормы финансовой помощи для студентов. Со следующего года, если ваш семейный доход меньше $100K в год (а это прям дофига), вам оплатят учебу, проживание и возможно питание. Если между $100K-150K (а это прилично даже для США), то оплатят учебу. Думаю подобная ситуация и в других крупных ВУЗах США. Факт, что поступить крайне сложно, но не невозможно. Если мечтаете - пробуйте, делайте, дерзайте. В любом возрасте 👶🏻👨🏻👴🏻. Чтобы потом не жалеть, что даже не попытались. Не реклама.

​​Проект Атлантропа - неосуществимая геоутопия Пятинца! У кого-то уже суббота. Вот вам история мегало-гео-маньяка ученого, который хотел приручить Землю и соединить Европу с Африкой. Речь о Германе Зоргеле (Herman Sorgel), немецком архитекторе, который придумал проект Атлантропа! Герман был пацифистом ☮️ и считал, что для предотвращения войн в Европе и решения геополитических проблем, ей нужно неограниченное количество энергии и побольше территорий. Но не за счет завоеваний. Видимо в какой-то момент Герман увлекся геологией и узнал про Мессинский кризис солености и Занклинский Мегапотоп (ок, у меня еще есть идея, что он попал в будущее и прочитал мой пост). И тут его озарила мысль 💡. А что если реально построить МЕГА дамбу через Гибралтар, а заодно через Дарданеллы 🧐? Герман рассчитал, что сеть дамб позволить снизить уровень Средиземного моря на 100 метров за пару сотен лет. Зато профит, по его мнению, был бы колоссальным! 🌊 Неограниченное количество гидроэнергии! 🌊 Осушение около 660,000 km² территорий для европейских поселений! Это больше, чем целая Испания. 🌊 Сухопутный коридор в Африку, примерно в районе Италии и ирригация Сахары! КРУТО ВЕДЬ! Но так масштабненько, что осуществить это оказалось невозможным. Стена дамбы должна быть достаточно высокой, чтобы атлантические штормы не обрушивались на нее, и достаточно глубокой, чтобы доходить до морского дна (от 300 до 900 метров в зависимости от местоположения), а также длинной (25 км). Самая большая гидроэлектростанция в мире сегодня, плотина «Три ущелья» в Китае, имеет длину 2,3 км, 185 метров от основания до вершины, и ее строительство заняло 17 лет с использованием современных строительных технологий. Дамба проекта Антлантропа должна была быть такой огромной, что ей бы понадобилось больше бетона, чем на тот момент производил весь мир 🤯. Проект в итоге не состоялся, как вы поняли. Сейчас бы он провалился по экологическим причинам. В то время сравнительно дешевые углеводороды и развитие атомной энергетики (после второй мировой) снизили целесообразность проекта до нуля. Но масштаб мысли до сих пор впечатляет.

Так, сори, не могу не поделиться. Обожаю, когда название статьи точно описывает ее выводы 😂🗡💩. Если что в дополнительных материалах есть картинки. Наткнулся в Твиттере. P.S. Название статьи "Experimental replication shows knives manufactured from frozen human feces do not work", что можно перевести как "Экспериментальная репликация показывает, что ножи, изготовленные из замороженных человеческих фекалий, не работают"

На Марсе классно Астрогеологи Геологической службы США недавно выпустил серию подробных геологических карт Марса, на которых подробно описаны особенности прошлого красной планеты. Тут вам и вулканы🌋 и каналы. Мне нравятся две карты. На первой Олимпус - самый высокий вулкан солнечной системы! На второй - карта Aeolis Dorsa (ветряный хребет по гречески), дополняет гипотезу о том, что на Марсе в прошлом были реки. Видите канал посередине? Но все изменилось. Основные системы осадконакопления в регионе сместились постепенно с речных на эоловые. Эта локальная система отображает нынешнее понимание глобальной экологической истории Марса.

​​Турцию с Сирией жестко трухануло. Кошмар. Тысячи жертв. Сил и терпения всем туркам. ⚡️Землетрясение магнитудой 7.8 балла произошло в результате смещения по Восточно-Анатолийскому сдвиговому разлому - это когда две плоскости разлома смещаются горизонтально друг относительно друга. Смещение по разлому около 6-8 миллиметров в год. После основного землетрясения были еще афтершоки:( ⚡️Эпицентр на сочленении трех плит: Анатолийской, Аравийской и Африканской. Турция выдавливается Аравийской плитой на север. Там еще не раз будет трясти. ⚡️Считается, что эпицентр бы довольно неглубоко - 17.9 км

Джеф Каерс - лекция про искусственный интеллект при переходе в низкоуглеродное будущее. Статья и код как бонус Несколько дней назад профессор Стэнфорда Джеф Каерс (Jef Caers) дал интересную лекцию по созданию интеллектуальных агентов (intelligent agents), необходимых для решения задач по поиску металлов, минералов, а также масштабирования работ в геотермалке и улавливания CO2. Лекция проводилась на платформе Stanford HAI (Human-Centered Artificial Intelligence). Джеф - гуру в оценке неопределенностей в геологических системах, принятии решений при этих неопределенностях и в целом, в геостатистике и машинном обучении. Еще Джеф является советником компании KoBold Metals у которой амбиции найти все недостающие металлы для создания прекрасного будущего. Лекция довольно общая, но интересная. В ней он показывает на реальных примерах, что для решения этой задачи перехода требуется создание интеллектуальных агентов для решения проблемы скорости и масштабирования. Спецификация этих агентов заключается в том, что они должны быть в состоянии рассуждать в многомерных физических, химических и геологических пространствах о неопределенности и совершать действия по принятию решений при разработке ресурсов. Он приводит примеры как можно использовать эти системы в майнинге металлов, и хранении CO2 в соленых водоносных горизонтах и истощенных резервуарах в условиях, предотвращающих утечки или землетрясения. Посмотрите, это интересно. Видео 📹 Помимо всего, Джеф немного рекламирует свою новую работу - "The Intelligent Prospector v1.0: geoscientific model development and prediction by sequential data acquisition planning with application to mineral exploration". Этот вот "интеллектуальный геологоразведчик" они разрабатывают как раз с KoBold Metals. Это система основанная на исследованиях в области принятия решений, неопределенностях, ценности информации и Бейсовской логике. Не ваш Дип Лёрнинг. Статья 📖 Код 💻

​​Сколько времени требуется, чтобы образовалась Луна? 🌝 Пятница! Есть повод узнать, что-то занимательное. Давным-давно в далекой-далекой галактике, миллиарды лет назад, Земля столкнулась с астероидом офигенных размеров, примерно с нынешний Марс. В результате столкновения, как считается, образовалась Луна. Но сколько времени прошло с момента столкновения, до образования объекта, движущегося по орбите? И вот опять, сколько раз я себя ловлю на мысли не поддаваться предвзятости восприятия (say no to confirmation bias!). Моя первая реакция - минимум столетия. Планетарные ученые говорят о годах. Но, тут выясняется, что речь идет о ЧАСАХ! 🤯 Новая симуляция, опубликованная недавно на сайте NASA, показывает, что Луна могла образоваться почти мгновенно, за считанные часы, когда материал от столкновения был выведен непосредственно на орбиту после удара. Они даже опубликовали видео по этому поводу, которое выглядит потрясающе! Если что вот статья 📖.

"Водородный" подкаст из Стэнфорда The Stanford Energy Hydrogen Initiative — компашка исследователей Стэнфордского университета в области инженерии, науки, политики и бизнеса, работающих в области использования водорода для декарбонизации энергетических систем. Недавно они запустили свой подкаст, который выходит дважды в месяц. В первой серии профессор Thomas Jaramillo, рассказывает об электролизе через призму флагманской технологии для деарбонизации. Послушать можно на: - Spotify: https://lnkd.in/gZ8zaM-Q - Apple Podcast: https://lnkd.in/gMUhm2v5 Сам не слушал еще.

Использование цветовой палитры в научных исследованиях На протяжении многих лет при построении карт и моделей я использовал радужную цветовую палитру 🌈. Несмотря на то, что радужные цветовые палитры могут быть эстетически привлекательными, экстремальные значения в стандартном красно-зелено-синем (RGB) преобладают и, следовательно, могут отвлекать от основного визуального сообщения. На иллюстрациях с такой палитрой желтый цвет является самым ярким и больше всего привлекает внимание, но он не находится ни в конце, ни в центре цветовой карты. Такое расположение цветов может некорректно выделять одну часть пространства и скрывать другую. Кроме того радужные палитры, значительно меняют то, как мы воспринимаем данные. Они добавляют искусственные границы к некоторым частям диапазона данных, скрывая небольшие вариации в других частях. Радужная карта нарушает любой визуальный интуитивный порядок, и делает данные "нечитаемыми" для читателей с нарушениями цветового зрения. Некоторое время я отвыкал от радужных карт при построении моделей, и сейчас вообще их не использую. По этому поводу есть прекрасная статья в Nature, в которой подробно описывается почему радужные карты это не гуд. Хотя я прекрасно понимаю людей, которым тяжело отвыкнуть от их использования.

​​Курсы по геопрограммированию от Agile Где-то в году в 2016 я начал задумываться о том как бы набраться опыта в программировании и статистике. Но мне хотелось применять этот опыт в моей индустрии. В поисках того, как и куда сделать первый шаг я наткнулся на канал в слаке Software Undeground, который объединяет людей, занимающихся геопрограммированием, машинным обучением, статистикой или просто геонауками. Канал собрал вокруг себя много энтузиастов и организатором там был Matt Hall. Позже я узнал, что у Мэтта есть консалтинговая компания Agile, которая одна из первый начала учить людей в больших компаниях не бояться геопрограммировать и работать над машинным обучением. Компания закрылась в 2022 году, но оставила после себя богатое наследство. Недавно, Мэтт Холл открыл доступ КО ВСЕМ обучающим курсам, которые компания проводила на протяжении более чем 10 лет. Курсы прекрасно задокументированы и включают в себя очень много ноутбуков в Питоне с примерами из реальной геожизни, как базового уровня, типа "введение в Numpy и Pandas", так и более продвинутых, например: Алгоритмы классификации 💻 Визуализация 💻 Преобразование Фурье 💻 Классификация изображений в PyTorch 💻 Всего в репозитории более 120-ти разных ноутбуков. Можно просто учиться, можно использовать как подсказки, а можно, как я скопировать кучу функций, чтобы самому каждый раз не придумывать 🙄. Но самое крутое, что вы можете использовать этот репозиторий, для своего личного обучения, или, например, для обучения коллег и сотрудников. В репозитории шесть .yaml файлов с названием курса, который вы хотите провести. Каждый .yaml файл содержит описание курса и ноутбуки, которые используются при обучении. На картинке пример. В общем, вперед учиться

Капля, падающая десять лет 💧 Пятница! Время интересных историй. Сегодня расскажу вам про крутейший эксперимент. Во-первых, это самый долгий лабораторный эксперимент, который начался в 1927 году и до сих пор продолжается! 🤯 Он даже занесен в книгу рекордов Гиннеса и заодно лауреат Шнобелевской премии. Во-вторых, в этом эксперименте одна капля падает с высоты с десяток сантиментов ОКОЛО ДЕСЯТИ ЛЕТ!. Интрига! Этот эксперимент проводится в австралийском Университете Квинсленда и суть его продемонстрировать как твердые, на первый взгляд, вещества могут вести себя как жидкость. В 1927 году профессор Парнелл нагрел образец смолы и вылил его в стеклянную воронку с запаянным стержнем. Он дал смоле остыть и отстояться в течение трех лет, а затем в 1930 году перерезал стержень воронки. С тех пор смола медленно капала из воронки — так медленно, что потребовалось ‼️восемь лет‼️, чтобы упала первая капля, и более 40 лет, чтобы последовали еще пять. Последняя капля упала в апреле 2014 года, и следующая юбилейная десятая капля должна упасть в этом десятилетии! Вот уж будет повод выпить. Но и это еще не все. И это прям грустная часть. Ни один хранитель эксперимента, а второй по счету хранитель наблюдал за экспериментом 52 года, не смогли зафиксировать (и даже не видели вживую) момент падения капли смолы 😭! По этому поводу, напротив эксперимента поставили веб-камеру, но ДВАЖДЫ технические проблемы возникли именно в момент падения капли. И сейчас, весь мир не отрываясь от экранов, с замиранием сердца следит за падением десятой капли! И вы тоже можете посмотреть - прям здесь. Очень динамичное зрелище! Все должно случиться в течение 2-3 лет 😀.