Earth&Climate Tech

Йоу, поздновато, но вдруг кто успеет: Сегодня в 13:00 по Калифорнийскому времени тут будет Q&A с астронавтом Джессикой Уоткинс, выпускницей геологического департамента Стэнфорда. Прямиком с международной космической станции. Вход свободный

Stanford Machine Learning Group В Стэнфорде есть группа студентов-докторантов (в основном) и исследователей под предводительством великого и ужасного Эндрю Энга, которая занимаются решениями прикладных проблем с применением машинного обучения. Например, в области медицины (кто интересуется - посмотрите!) или образования. Все проекты - тут. Я вот не знал, но оказывается они делают классные проекты в области энергии и климата. 🧑🏻‍💻 METER-ML (Methane Tracking Emissions Reference database) - база данных с лейблами присутствия/отсутствия шести источников метана: скотофермы, свалки, угольные шахты, нефтегазоперерабатывающие объекты, нефтяные терминалы и очистные сооружения. Статья -> тут, датасет с лейблами -> тут 🧑🏻‍💻 ForestNet - модель глубокого обучения для классификации причин уменьшения площади лесных массивов по спутниковым снимкам. Статья -> тут, модель и данные -> тут 🧑🏻‍💻 Solar Forecasting - вероятностные модели для прогноза солнечной радиоактивности. Статья -> тут 🧑🏻‍💻 OGNet - модель глубокого обучения для автоматического обнаружения нефтегазовых объектов по аэроснимкам. Статья -> тут, модель и данные -> тут Интересно же! 😀

Как повысить интерес к геологии? Геология — интересная и многогранная наука, а профессия геолога — одна из самых нужных в современном мире. Труд геологов обеспечивает поиск и разведку стратегически важных для страны полезных ископаемых, позволяет развивать науку, экономику, промышленность. Росгеология проведет Открытый научно-технический совет, где представители государственных, научных, образовательных учреждений и творческих направлений обсудят: ▪️как поднять престиж геологических специальностей? ▪️каковы тенденции создания и потребления научно-популярного контента? Спикеры поделятся также успешными практиками по популяризации геологии. 📍 Трансляция пройдет на нашем канале, а также на сайте, в группах Росгео во ВКонтакте и Одноклассниках. 📅 5 октября в 16:00 МСК Среди спикеров мероприятия представители ТГУ, МАЙНЕКС, АНО «Россия - страна возможностей», МГРИ, РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина, Российского геологического общества, Геологического музея имени В.И. Вернадского РАН и других организаций. ❗Приглашаем пройти опрос на тему «Геология и общество». Результаты будут озвучены участникам НТС. Присоединяйтесь к эфиру! #GEOСобытия #НТСРосгео

Интересно. Пойдет кто-нибудь?

Google Earth Engine Вдруг вы не в курсе, у Гугла есть целая платформа для анализа спутниковых и геофизических данных, которая называется Google Earth Engine. Включает в себя: 🌏 датасеты: поверхностные температуры, климат, атмосфера, погода, съемка высокого разрешения, наблюдения за лесами и еще миллион всего. Архив включает в себя >40 лет данных по наблюдениям за планетой, которые обновляются ежедневно. 🌎 готовые приложения: многолетние наблюдения за изменением океана и лесов; плотность населения и т.п. 🌍 API для использования всего массива данных Google Earth как душеньке будет угодно в своих корыстных или исследовательских целях, хоть для машинного обучения, хоть просто красивые картинки сделать.

Full stack deep learning Full stack deep learning это онлайн курс от ребят из Беркли (в основном). Основное преимущество курса, в том, что он охватывает не только обучение и тестирование моделей, но и их развертывание, поддержку и менеджмент (что на самом деле сложно). Курс включает в себя видеолекции, 10 лабораторных и личный проект. Стоит ноль рублей и ноль копеек. Питон 🐍 знать конечно нужно и основы машинного обучения тоже. Вот пример классного проекта в рамках Full stack deep learning курса. Лукас Моссер сделал приложение для автоматической классификации шлифов карбонатных пород🏝️. При чем можно переключаться между различными классификационными схемами 🔥 Видео - тут, Проект - тут

#📢Вакансия Буду тут иногда постить всякие вакансии, вдруг пригодятся кому-то. Молодая, но довольно перспективная канадская компания Ideon ищет геофизиков (судя по описанию можно и геологов) в свой офис в Ванкувере 🍁.

ничоси какое крутое видео они сделали 🤯

KoBold - компания по добыче металлов для электрических батарей В них кстати вложился Билл Гейтс и Джеф Безос 💰💰💰. Ситуация такова, что при сохранении существующего тренда на электрификацию автопрома нам понадобится кобальта, никеля, меди и лития на 12 триллионов долларов 😱. При этом эффективность геологоразведки вроде как падает. KoBold заявляют, что повысят успешность в 20 раз благодаря использованию искусственного интеллекта (хотят натренировать модели на данных собранных в течение 160 лет). Не знаю что у них получится, но замах неплохой 😎. Кстати, у них в советниках сидит профессор Джеф Каэрс (Jef Caers), который придумал multiple-point geostatistics в том виде в котором он сейчас реализован, например, в главном софте нефтяников Petrel. Ну и заодно был у меня в диссертационном совете 🤓 Вот думаю, может как-то их акций прикупить 🤔

Большой призматический источник Вид с воздуха Это геотермальный источник, самый большой в США и третий по размеру в мире. Находится в Йеллоустонском национальном парке в Среднем бассейне гейзеров. Яркие цвета — результат жизнедеятельности пигментированных бактерий, существующих по краям источника с богатой минералами водой. Цвет бактерий изменяется от зелёного до красного и зависит от соотношения хлорофилла и каротиноидов в их популяции. В летний период бактерии становятся оранжево-красными, а в зимний — как правило тёмно-зелёными. Центр источника стерилен из-за высокой температуры воды. 📷 Daily Overview 📹 Sciencechannel

красивое 🤩

Охххх, у нас тут очередные протесты намечаются 🤦🏻‍♂️ Долой нефтяные деньжищи! Студенты-активисты не собираются останавливаться и хотят полностью забанить спонсорство Стэнфордских исследователей нефтяными компаниями. Нууу, если тебе скинули миллиард долларов, то можно и без нефтяных компаний обойтись, но я пока не могу 😎 P.S. Подтягивайтесь завтра, кто на районе👻

Йоу, привет. Выпадал на несколько дней. Куча дел навалилась. Вот вам классный датасет от Стенфордской группы по изучению свойств резервуаров - тута Это 150х200х200 4д синтетическая модель, которая включает в себя: -> акустический импеданс -> плотность -> фации -> P, S скорости -> пористость и проницаемость -> коэффициент Пуассона -> насыщение Идеальный датасет для экспериментов с time-lapse моделями. Я его использовал для обучения и тестирования алгоритма машинного обучения Attentive Neural Processes (хз как по русски), который совмещает плюсы геостатистики и геологического реализма для прогноза свойств резервуара. Вот тут абстракт если что. Обнял

Шаблон для написания (AI) статей Недавно в Твиттере наткнулся на шаблон для написания статей по машинному обучению -> вот он. Очень удобная штука, особенно если хотите опубликоваться в значимых журналах и конференциях, связанных с машинным обучением. Но на самом деле, полезен для написания любых статей, хоть научно-технических, хоть техническо-маркетинговых. Еще из плюсов, в документе не только шаблон, но и самые частые ошибки при написании и как их избежать. Инджой энд паблиш

​​Интерактивная карта выбросов метана от NASA Довольно крутая интерактивная карта выбросов метана в США от NASA основанная на спутниковых снимках. На карте показаны и выделены метановые шлейфы. Можно посмотреть геопозицию и скорость утечки каждого шлейфа индивидуально (на картинке слева). Если метановый шлейф от нефтегазового объекта, то оператор обязан устранить утечку. Если от скотоводческой фермы, то 🤷🏻‍♂️. И прекрасно, что все данные можно скачать, они публичные 😇

Марсоход Perseverance прислал самое детализированное изображение Красной планеты Специалисты склеили 1118 фото, снятых в период с 12 по 17 июня этого года на камеру Mastcam-Z ровера Perseverance. На изображении можно разглядеть марсианский грунт, горные породы, небо и следы самого марсохода в кратере Езеро. Панораму в полном разрешении можно скачать с сайта NASA (весит 3,85 ГБ). Technogram Inside

На Марсе классно

Студенты геологи самые счастливые! По крайней мере в 2015-м в Великобритании согласно журналу Форбс было именно так 😀! Согласно опросу 95% студентов Соединенного Королевства, получающие основную специальность в области геонаук, счастливы в своём выборе. И это выше чем студенты любой другой специальности. Среди причин такого неведомого счастья среди опрошенных: 1. Познание мира вокруг нас 🌋🏝️🗻 2. Полевые работы ⚒️👷🏻‍♂️ 3. Возможность путешествий 🛻🛬⛴️ 4. Возможность прокачать аналитические скиллы 🕵🏻‍♂️ 5. Работа с новыми технологиями 🧑🏻‍💻 Я бы добавил - прямой вклад в развитие человечества! 😎🚀🔥 Интересно, что сказали бы опрошенные спустя 7 лет🤷🏻‍♂️

Bye-Bye Stanford Ребятки, сегодня переезжаю. С комом в горле прощаюсь со Стэнфордом, загружая последнюю коробку в машину. 5 лет американских горок подошли к концу. P.S. Слава богу переезжаю недалеко, минут 15 на машине 😁.