#прогнозирование

Композиты широко используют в авиа- и ракетостроении — из них делают детали двигателей, створки шасси, обшивку и даже скафандры космонавтов. В промышленной сфере растет спрос на развитие методов прогнозирования изменений свойств композита в зависимости от изменений в структуре. Сегодня программы для построения моделей структуры композитов моделируют без учета технологических изменений в процессе изготовления деталей. То есть происходит разрыв между моделированием и воплощением в жизнь. Ученые Пермского Политеха разработали способ прогнозирования упругих свойств композита (например, сопротивление материала растяжению или сжатию) до его создания на практике.

Прогнозирование темпов добычи нефти — важнейший параметр для инженеров-нефтяников. Этот процесс весьма сложен и занимает много времени поскольку необходимо проводить ежедневный непрерывный мониторинг производительности скважин. Ученые Пермского Политеха совместно с зарубежными коллегами разработали уникальную математическую модель для прогнозирования нефтедобычи, изучая поведение потока углеводородов через дроссели, которые отвечают за регулирование давления подачи нефти из пласта. Технология поможет оценить остаток сырья, присутствующий в продуктивных пластах, оптимизировать производственные операции, управлять пластами и планировать бизнес.

Во всем мире наблюдается тенденция к разработке трудноизвлекаемых запасов нефти в карбонатных отложениях. Для эффективности разработки нефтяных месторождений и повышения темпов выработки извлекаемых запасов проводится кислотная обработка — это метод, основанный на увеличении существующих и создании новых приточных каналов фильтрации за счет растворения горной породы кислотами. Ученые Пермского Политеха запатентовали способ на основе ранговой матрицы для оценки потенциального увеличения объема нефти после кислотной обработки. Технология по обработке скважин сократит временные и денежные издержки.

Алгоритмы машинного обучения, основанные на анализе читательского поведения, могут предугадать, какая книга станет бестселлером на Amazon спустя 15 дней после публикации.

Проанализировав 5000 твиттер-аккаунтов лиц, связанных с группировкой ИГИЛ (организация запрещена на территории России), ученые смогли идентифицировать новых экстремистов до того, как они опубликуют твит с угрозами.

На вопрос, какие пароли люди запоминают лучше всего, ответ оказался ожидаемым: часто используемые, важные и небезопасные

Ученые использовали ИИ, чтобы научиться прогнозировать рост и развитие раковых опухолей. Это поможет докторам разрабатывать более эффективный план лечения для каждого пациента.