Heriot-Watt University и Томский политех провели совместный воркшоп / Центр Хериот-Ватт ТПУ
Skip to content Skip to main navigation Skip to footer

Heriot-Watt University и Томский политех провели совместный воркшоп

Воркшоп «Geoscience Meets Data Science», проведенный двумя университетами в гибридном формате, собрал более 30 исследователей из России и Великобритании.

Совместное мероприятие было организовано при поддержке Британского совета в рамках программы Researcher Links, Шотландского альянса по геонаукам, окружающей среде и обществу (SAGES) и Британской геологической службы (BGS). Грант на проведение воркшопа был получен еще в 2019 году, однако из-за ограничений, связанных с пандемией COVID-19, мероприятие было перенесено на конец 2021–начало 2022 года.

Воркшоп проходил в два этапа. В декабре 2021 года и январе 2022 года были проведены четыре онлайн-сессии, на которых выступили основные докладчики из России и Великобритании, после чего состоялись дискуссии и обсуждение тематических вопросов. Докладчиками сессий стали представители Российского государственного университета нефти и газа им. И.М. Губкина, Queen’s University, British Geological Survey, а также Сколковского института науки и технологий.

4-дневный семинар был проведен в середине февраля в кампусе университета Heriot-Watt в Эдинбурге и предполагал гибридный формат работы. Молодые исследователи из российских и британских вузов представили 16 докладов, а также выработали концепцию дальнейшей совместной работы по темам воркшопа.

«Как и предыдущее мероприятие Researcher Links, в котором мне удалось принять участие, этот воркшоп стал отличной площадкой для получения знаний, обсуждения вопросов и налаживания связей с группой многопрофильных специалистов из науки и отрасли. Участие в мероприятии стало для меня источником вдохновения для тех областей исследования, с которыми я обычно не сталкивался».

Том Бакл, аспирант, University of Exeter

Специалисты Центра представили свои исследовательские наработки: Глеб Шишаев выступил с докладом «Обуславливание модели пласта на данные добычи графовыми методами машинного обучения», а Александра Волкова — «Подход машинного обучения для снижения неопределённостей при описании резервуара с помощью гравиразведки и магниторазведки».