Внеплановый пост - рождественская лекция Дональда Кнута

Программисты наверняка знают Дональда Кнута. Вдруг затерялись в этом чате.

7 декабря в 17:00 по Калифорнийскому времени, Дональд даст очередную рождественскую лекцию 🤓🎄. Можно прийти лично (Stanford NVIDIA auditorium), а можно посмотреть онлайн. Все детали по ссылке.

Праааздник к нам приходит.

"Deep Angle" - модель машинного обучения для расчета угла смачивания по 3D томографии

Краевой угол смачивания в пористой среде, является важной характеристикой, контролирующей капиллярные процессы в пористой среде -> водные ресурсы, нефтегазовые ресурсы, топливные элементы.

Deep Angle - это модель глубокого обучения для расчета угла смачивания (fluid contact angle), обученная на томографических снимках горных пород. Авторы (из Великобритании, Китая и Австралии) заявляют вычислительную эффективность более чем в 20 раз 🔥по сравнению с традиционными методами вычисления.

📖 - статья
💻 - код

К нам пришли ранние рождественские подарки 🎁 🎄

Один из вариантов - портативная солнечная панель для зарядки телефонов, планшетов, пауэр банков. Прикольная штука 🌎

​​Хакатоны от Xeek

Xeek - это краудсорсинговая платформа, объединяющая дата сайнтестиов, программистов и геоинженеров, через решение интересных совместных задач (Xeek challenge). Что-то типа хакатонов или Kaggle competitions (для тех кто в курсе) но в Earth&Climate.

8 декабря Xeek выкатил очередной челлендж с призовым фондом $15,000 - Locate Plot Markers.

Задача - автоматически определить координаты точек и их лейбл на 2D графиках разных форматов, размеров и уровня шума. Например, вам дан график в формате .png со множеством точек разных классов. Вам нужно предоставить .csv таблицу со списком кортежей (tuples), где каждый кортеж - (Xcoord, Ycoord, point label). Также нужно обязательно представить Jupyter Notebook с решением.

⏰ Deadline 2 Февраля
💵 1-е место $7000, 2-e $5000, 3-e $3000
⚙️ Детали -> тут

Если знаете быстрое решение - бегом зарабатывать баблишко своим умом!

​​Ядерный синтез. Небольшой, но заметный шаг навстречу мечте

Financial Times, а за ней и другие издания выдали новость о прорыве сделанном учеными национальной лаборатории в Ливерморе (США, Калифорния).

Физикам удался эксперимент ядерного синтеза при котором они произвели 2.5 мегаджоуля энергии при затратах 2.1 мегалджоуля. В эксперименте использовался инерциальный управляемый термоядерный синтез - один из видов термоядерного синтеза, при котором термоядерное топливо удерживается собственными силами инерции. Если совсем кратко, ученые пуляли мощным лазером по топливной (изотопы водорода) пластинке, поверхность которой нагревается, потом взрывается разрушая внутреннюю часть до наступления синтеза.

Конечно это очень крутая новость, которая вселяет надежду на практически бесконечный источник безопасной энергии без вредных выбросов. Теоретически стакан водородного топлива может снабжать энергией ваш дом в течение пары сотен лет. И я заметил как многие комментаторы уже хоронят нефтянку, ветряные фермы и заодно солнечные панели. Но, к сожалению или к счастью, это огромный научный прорыв, но маленький шаг к реальной адаптации технологии, по краней мере пока.

Почему не все так идеально как хотелось бы описано в статье и нескольких твиттерских тредах: тут, тут и тут. Вкратце:
🔴 В ходе эксперимента было высвобождено 2,5 мегаджоуля против 2,1 МДж лазерной энергии. Но из-за неэффективности для зарядки лазера необходимо ~330 мегаджоулей. Как бы в итоге не особо эффективно.
🔴 Лазер в этой лаборатории способен "выстреливать" один раз в сутки. Для коммерческого использования технологии, это нужно делать несколько раз в секунду.
🔴 Построить текущее устройство (National Ignition Facility) стоило 3.5 миллиарда долларов. Масштабировать технологию при нынешних реалиях будет стоить на много ПОРЯДКОВ дороже, что практически невозможно без дальнейшего усовершенствования технологии и научных прорывов.

В общем не теряем надежды, что однажды ядерный синтез будет снабжать энергией все человечество, но будем откровенны, не завтра. Ну и чтобы два раза не вставать, этот прорыв может повлиять на приток финансирования компаний, занимающихся ядерным синтезом. Представьте быть первым, кто коммерциализирует подобную технологию 🤯.

Carbfix - стартап по преобразованию CO2 в горную породу

Недавно просматривал список перспективных Earth&Climate Tech стартапов и опять наткнулся на Carbfix, исландскую компанию, которую упоминал Паша Земцов.

В этом году компания получила самый большой грант от Европейского Союза в истории Исландии (около $110 mln). И вообще, я постоянно встречаю это имя в списках иновационных стартапов.

Технология Carbfix растворяет CO2 в воде, затем смесь закачивается в пласт (базальтовый) горных пород и минерализируется в течение двух лет. Авторы утверждают, что их технология намного дешевле закачки CO2 в водоносный пласт. Кроме того, как утверждается, технология намного безопаснее, так как предотвращает утечку CO2 при неблагоприятных геологических условиях.

В этом видео Sigurður Reynir Gíslason, профессор Исландского Университета объясняет и рационализирует технологию Carbfix.

Изучаем дюны на Марсе с помощью нейросеток

Вышла новая статья, в которой описывается исследование образования ряби на поверхности Марса.

Исследователи использовали искусственную нейронную сеть для изучения размера и формы более миллиона дюн на поверхности планеты. Для выделения контуров дюн на Марсе авторы использовали Mask R-CNN.

Они обнаружили, что размер самых маленьких дюн уменьшается с увеличением плотности атмосферы, что соответствует образованию более крупной ряби. Это позволяет предположить, что крупная марсианская рябь может формироваться в результате той же гидродинамической неустойчивости, что и ветровые дюны и подводная рябь на Земле. Исследование дает новое представление об эволюции атмосферы Марса и предлагает новый инструмент для изучения планетарных поверхностей.

📖 Статья

Датасет GAN River-I для моделей машинного обучения

Эталонный набор данных GAN River-I для моделирования каналов стал общедоступным.

Набор данных GAN River-I предназначен для тестирования инструментов машинного обучения и геостатистики при моделировании сложной геометрии и реалистичного распределения фаций в меандрирующих системах осадконакопления. Набор данных представляет собой физически корректные синтетические данные, поэтому его можно использовать в качестве проверочных данных при моделировании соответствующих систем осадконакполения.

GAN River-I это 2D-слои из нескольких 3D-моделей фациальных моделей, созданных с помощью симулятора FLUMY. В наборе данных 16000 моделей/изображений меандрирующих систем различной степени сложности.

📓 - статья
🗄 - данные для загрузки
🖥 - оригинальный пост авторов

Новая геологическая эпоха - Антропоцен

Каждая геологическая эпоха имеет характерные признаки, отраженные в горной породе.

Ученые придумали термин «антропоцен» в 2000 году, и исследователи из нескольких областей теперь неофициально используют его для обозначения текущего геологического интервала времени, в течение которого деятельность человека определяет условия и процессы на Земле. При этом эта деятельность отражена в геологических пластах.

Сейчас, геологи официально формализуют антропоценовую эпоху. Они вскоре смогут решить, какое место на Земле является первым явным свидетельством антропоцена, который многие из них считают новой геологической эпохой, начавшейся, когда люди начали изменять планету с помощью различных форм промышленных и радиоактивных материалов.

Исследователи сосредоточились на девяти участках, которые могли бы описать новое геологическое время, отмеченное признаками деятельности человека:

1. Залив в японском острове Кюсю
2. Озеро Кроуфорд в Канаде
3. Коралловые рифы в Австралии
4. Балтийское море
5. Антарктика
6. Озеро Сеарсвиль в Калифорнии
7. Озеро Sihailongwan в Китае
8. Польские Судеты
9. Кораллы в Мексиканском заливе

В общем все мы теперь почти официально живем в парке Антропоценовой эпохи 🔥

Статья в журнале Nature

Ну во первых это красиво 😍. На видео визуализация всех землетрясений между 2017 и 2018 годом от USGS по глубине и магнитуде -> отсюда

🌄
@funscience должно понравиться

Стэнфордское исследование показало, что заряжать машины дома ночью — не лучший выход

Сейчас, по крайней мере калифорнийцы, заряжают свои электромобили ночью в собственных домах, тем самым экономя на электроэнергии.

В статье журнала Applied Energy, исследователи смоделировали нагрузку на сеть западного побережья США при сохранении текущего спроса на электромобили. Они выяснили, что при отметке 30-40% электромобилей от общего числа машин, без значительных инвестиций сеть будет испытывать значительную нагрузку и перебои в работе.

Авторы отмечают, что автовладельцы должны заряжать свои электромобили днем на работе или на зарядных станциях, что облегчит нагрузку и даже уменьшит парниковый эффект.

Выводы приведенные в исследовании могут иметь инвестиционные последствия и привести к пересмотру ценовой политики коммунальных предприятий.

Получается я правильно делаю, что заряжаю Теслу на работе 🫡🚗. Забочусь о будущем!🥳

📃 статья

Моделирование показало, что на Марсе могут работать ветрогенераторы

Исследователи NASA с коллегами из Университета Колорадо в Боулдере и Университета Вашингтона в Сиэтле, показали, что на Марсе достаточно сильный ветер для работы ветровых генераторов. В своем исследовании, группа адаптировала модель земного климата для имитации условий Марса и изучения характера и силы ветра. 

Предыдущие исследования показали, что, поскольку у Марса такая тонкая атмосфера (менее процента атмосферы Земли), маловероятно, что ветер можно будет использовать для работы ветрогенераторов, вырабатывающих электричество для будущих колонистов. Но в новой работе исследователи более внимательно изучили ветер на Марсе и его возможное использование в качестве источника энергии.

​​Forabot - робот для сортировки фораминифер (морских одноклеточных)

Фораминиферы - это крошечные морские организмы с минеральным скелетом. Живут они давно, 500 миллионов лет. Так как скелет у этих организмов минеральный, он сохраняется в морских осадках и далее, в горных породах. Раковинки фораминифер варьируются по форме, размерам и цвету настолько, что могут дать ценную информацию о состоянии океана, а также о его химическом составе и температуре в то время, когда эти формы существовали. Таким образом, эти малыши на протяжении многих десятилетий помогали геоученым (геологам, палеонтологам, климатологам и другим) изучать климатические условия и обстановки на протяжении сотен миллионов лет.

До сих пор процесс идентификации, каталогизации и сортировки этих микроскопических организмов был утомительной работой для исследовательских лабораторий по всему миру. Ведь в одном кубическом сантиметре океанического грунта может находиться сотни фораминифер. Поэтому команда инженеров из Унивесритетов Северной Каролины и Колорадо решили создать форабота (Forabot) - робота, который обнаруживает, классифицирует и сортирует фораминиферы. В своем нынешнем виде Forabot может различать шесть различных видов форм и обрабатывать 27 форм в час, конечно не густо, но расчеты исследователей показывают, что он может обрабатывать около 600 окаменелостей.

Для обнаружения и классификации, то есть для машинного обучения, команда использовала веса известной старенькой модели компьютерного зрения VGG-16 перетренированной на 34,000 изображений фораминифер.

Не прорыв конечно, но автоматизация полезная.

📃 статья

​​Steeling the show или немного о стали

Сталелитейная промышленность, как наверное и цементная, один из столпов современной цивилизации. Один только Китай производит до миллиарда мтерических тонн стали в год 😱. И если бы сталелитейная промышленность была страной, она была бы третьим по величине источником выбросов CO2 в мире, уступая только США и Китаю.

Сталь проблематично обезуглеродить из-за соотношения 1:1,85. Каждая тонна стали выделяет 1,85 тонны углекислого газа.

С технической точки зрения для понижения углеродного следа при производстве стали нужно решать две глобальные задачи, которые выглядят вообще не решаемыми:
🔴 Восстановление железной руды (оксид железа): химический процесс, где выделение углекислого газа является частью процесса (как при производстве цемента).
🔴 Высокие температуры при литье: декарбонизация при температуре до 1700°C представляет собой сложную техническую задачу ☠️

Несмотря на то, что декарбонизация стали столкнулась с фундаментальной химией и огромными проблемами капиталоемкости, инвесторы продолжают вливать деньжищи в кузницу стартапов низкоуглеродноой стали, пытаясь снизить соотношение 1:1,85 и извлечь кусок из 1 трлн долларов рынка стали. Стартапов по декарбонизации стали много и они пытаются решить задачу разными способами, от того же захвата CO2 на производстве и использования низкоуглеродной энергии в печах, до замены химического восстановителя руды с углерода на водород (или другие).

У ребят в этом бизнесе должно быть стальные нервы ♾

Машинное и статистическое обучение от профессора Техасского Унивесритета в Остине Майкла Перча (Michael Pyrcz)

Я когда-то писал, но не лишне напомнить еще раз. У Майкла огромный опыт в статистическом и машинном обучении и их применении в геонауках. Он как раз делает упор на статистику и машинное обучение в геопроцессах. Он выкладывает все свои лекции вместе с презентациями и примерами кода бесплатно на своем гитхабе. Там можно найти кучу хорошо задокументированных рабочих процессов в Питоне, включая практические упражнения и демонстрации всех его лекций, которыми он свободно делится на своем ютуб канале. Вот, например, все его лекции его курса по машинному обучению.

Если хотели "войти" в программирование, статистику и машинное обучение находясь в геоиндустрии - самое оно.

Дисклеймер: его лекции не включают Глубокое Обучение.

P.S. Длинноволосый рокер - Майкл, чувак с глупой улыбкой - я.

​​Все что нужно знать от геотермалке в одной инфографике

Эта инфографика своего рода краш-курс по геотермальной энергии, которая использует тепло Земли для производства электричества.

🌋✅ Геотермальная энергия, в отличие от солнечной и ветровой всегда доступна и занимает меньше места
🌋✅ В качестве возобновляемого ресурса геотермальная энергия покрывает значительную долю спроса на электроэнергию в таких странах, как Исландия, Сальвадор, Новая Зеландия, Кения и Филиппины, и удовлетворяет более 90% потребности в отоплении в Исландии.
🌋❌ Геотермальная энергия на данный момент отличается высокой стоимостью 🤌🏻💸
🌋❌ И географически ограничена местами с высоким тепловым потоком. Лишь нескольким странам удалось произвести геотермальную энергию в больших масштабах: 🇺🇸 - 3,7 ГВт, 🇮🇩 - 2,3 ГВт, 🇸🇽 - 1,9 ГВт, 🇹🇷 - 1,7 ГВт.
🌋❌✅ К 2021 году глобальные мощности по производству геотермальной энергии составили 16 ГВт, что эквивалентно лишь ❗️0,5%❗️ от общей мировой мощности возобновляемых источников энергии (3,064 ГВт).

Как-то так.

Дорогие читатели!
🎊Поздравляем всех с наступающим Новым Годом!
🎉Мы надеемся, что 2023 год будет успешным и процветающим для всех нас.
🌍Особо хотелось бы отметить значимость новых технологий, особенно машинного обучения, в понимании ресурсов нашей планеты и всей человеческой цивилизации.
🔮Мы верим, что с помощью этих технологий мы сможем делать более обоснованные и правильные решения, которые помогут сохранить нашу планету и улучшить качество жизни на ней.
🎉Желаем всем успехов, здоровья и счастья в новом году! 🎊

Анатолий Асеев

P.S. Кликните на картинку🤖🤷🏻‍♂️🎄
С НОВЫМ ГОДОМ, ДРУЗЬЯ!!! 🎄🍾🎉