Доцент кафедры радиоастрономии Института физики Казанского федерального университета Алексей Колчев представит на VII Международной конференции «Функциональные и дифференциальные уравнения и их приложения», которая пройдет с 22 по 27 сентября в Университете Ариэль (Израиль), доклад «Некоторые проблемы математического моделирования радиофизических зондирующих сигналов».

При радиофизическом зондировании атмосферы Земли или космоса исследователи, как правило, стремятся обнаружить известные объекты и оценить с помощью радиосигналов их параметры. Так, например, ученые кафедры радиоастрономии Института физики КФУ занимаются исследованием ионосферы (сильно ионизированный слой атмосферы Земли, располагающийся на высоте приблизительно 100-1000 километров). Особое внимание они уделяют изучению ионосферных неоднородностей средних широт, которые оказывают влияние на радиосвязь. В то же время не менее важной научной проблемой является открытие неизвестных еще явлений или объектов, считает сотрудник этой кафедры Алексей Колчев. Так как явление еще не открыто, то и его сигнальные проявления еще неизвестны. В его докладе на конференции в Израиле будут представлены математическая модель неизвестного еще сигнала и развитые на основе этой модели технологии их обнаружения.

«Если описать решаемую мной задачу, то наиболее близкой является такая ее постановка: пойди туда, не знаю куда, найди то, не знаю что. Под понятие «не знаю что» подходят как не открытые еще явления, так и предполагаемые сигналы внеземных цивилизаций», – отметил в разговоре с журналистом Единого информационно-издательского центра КФУ Алексей Колчев.

По словам ученого, главная сложность заключается в том, чтобы правильно построить модель известных сигналов.

Методика обнаружения и выделения неизвестных сигналов (аномальностей), разработанная Колчевым, основана на подходах, которые ранее применялись в других областях, например, в теории надежности механизмов, в теории экономических кризисов.

«Для обнаружения и выделения неизвестных сигналов нами использовались два подхода, которые применяются для поиска аномалий: детектирование выбросов в измерениях и поиск новизны в процессе. Второй подход был реализован нами с использованием методов машинного обучения», – отметил физик.