ДИСТАНЦИОННОЕ ЗОНДИРОВАНИЕ ЗЕМЛИ, РАЗРАБОТКА ЧИСЛЕННЫХ И СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗА СТРАТЕГИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ БЛАГОРОДНЫХ МЕТАЛЛОВ; РАЗРАБОТКА ПРОФИЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Руководитель: Шевырев Сергей Леонидович, к.г.-м.н., с.н.с. лаборатории нелинейной металлогении ДВГИ ДВО РАН.
Уровень: магистранты
Профессиональные качества: желание обучаться, приверженность научному подходу, знание географических информационных систем и основ геологии рудных месторождений, геодинамики. Владение одним или несколькими языками-интерпретаторами (Python, Matlab, Rust) и(или) компиляторами (C/C++), базами данных, владение численными методами и (или) методами машинного обучения, "большими данными"; базовое владение графическими редакторами (Inkscape); умение работать с текстом (реферирование, грамотное написание структурированного текста); уменение работать с англоязычной литературой.
Описание работы: В основе исследования лежит изучение процессов рудообразования и закономерностей размещения концентраций стратегических металлов с привлечением материалов дистанционного зондирования Земли, создание и оценка эффективности моделей прогноза. Обязанности включают сбор данных из различных источников, их оцифровку с последующим анализом изображений, выделения морфологических, а также структурных особенностей, построение карт распространения предикторов (прогнозных критериев), датамайнинг (методология CRISP) с формированием гипотез наблюдаемых процессов.
Для конкурирующих гипотез – построение стохастических моделей с учётом особенностей пространственного распространения целевой переменной (вероятность наличие повышенных концентраций полезного ископаемого); построение модели шумоподавления (дефолиация на базе метода ГК) для усиления сигнала вторичных минералов при изучении вторичных ореолов рассеяния. Конкурирующие модели машинного обучения сравниваются по количественным метрикам качества. Для объяснения процессов формирования и эволюции рудных объектов используются численные модели.
Результатом работы являются модели машинного обучения, прототипы программного обеспечения (OLAP-продукты), использующие эти модели, а также научные работы, описывающие исследовательский процесс и его результаты. При достижении высокой степени новизны и оригинальности рассматривается последующая публикация в рейтинговых международных журналах.
Условия работы: возможно трудоустройство в лабораторию на долю бюджетной ставки с надбавками в зависимости от выполненной работы и наличия договорных работ, грантов.
Контактная информация: Шевырев Сергей Леонидович, ✉
