Математическое моделирование – это компьютерная симуляция на основе математики, которая позволяет строить прогнозные данные. В проекте ученого вуза «Новые математические модели для многомасштабного процесса просачивания с применением подходов машинного обучения» речь идет о процессах просачивания жидкости в грунт, что имеет большое значение в сельскохозяйственном секторе и других приложениях: как у нас на Севере, где решаются задачи, совмещенные с моделями низких температур, так и во Вьетнаме, где характерно большое количество осадков, высокая влажность воздуха, множество солнечных дней.
«Моделирование и учет процесса просачивания на территории Вьетнама критически важны для сельскохозяйственной деятельности: в этой стране сельхоз сектор является наиболее важной отраслью. В сельском хозяйстве по-прежнему занято более половины населения, а на производство и экспорт приходится существенная доля ВВП страны. Для применения передовых технологий в сельском хозяйстве необходимо использовать наиболее точные и адекватные математические модели, реализованные на основе соответствующих им передовых вычислительных технологий», – рассказал доцент научно-исследовательской кафедры вычислительных технологий Александр Григорьев.
Для российской стороны интерес представляет учет влияния процесса просачивания на таяние и формирование областей с многолетнемерзлыми грунтами. Области вечной мерзлоты занимают около 65 процентов территории России. При этом за последние пару десятков лет площадь регионов с благоприятным для ее существования климатом сократилась примерно на треть. Скачки температуры из-за глобальных климатических изменений приводят к деградации поверхности земли и это становится экономической и социальной проблемой государственного масштаба.
Наряду с проблемами таяния вечной мерзлоты существует обратная проблема ее формирования в регионах с резко континентальным климатом.
Поэтому такого рода задачи требуют досконального исследования, разработки новых вычислительных методов и алгоритмов. Планируется применить актуальные сегодня нейронные сети для понижения вычислительной сложности мультифизичной связанной, а также нелинейной задачи. Огромным плюсом этой технологии является возможность применять ее на многих уровнях, например, на уровне математической модели, численных методов, постпроцессинга.
С Вьетнамской стороны руководителем проекта выступает научный сотрудник и преподаватель Института исследований и разработок Университета Дуй Тан в городе Дананг Тина Мэй.
Ранее также был поддержан международный проект профессора-исследователя инженерно-технического института Туйары Гаврильевой совместно с сотрудниками Университета Хоккайдо (Япония) «Устойчивость коренных социально-экологических систем в условиях изменения климата» в конкурсе РФФИ «е-Азия_Климат».
