На базе Научно-технологического университета "Сириус" в Сочи с 4 по 8 сентября 2023 г. прошла научно-образовательная школа "Обратные некорректные задачи и машинное обучение". Аспирант Дмитрий Стенькин (научный руководитель профессор Горбаченко В.И., кафедра "Компьютерные технологии") успешно прошел конкурсный отбор и стал участником школы.

Целью школы являлось обучение молодых ученых и специалистов использованию новейших достижений и алгоритмов решения обратных и некорректных задач с применением нейронных сетей, машинного обучения, анализу и обработке больших данных на основе методов искусственного интеллекта. Руководил школой Кабанихин Сергей Игоревич, директор Международного математического центра Института математика СО РАН, член-корреспондент РАН, заведующий кафедрой математических задач геофизики механико-математического факультета Новосибирского государственного университета, доктор физико-математических наук.

Основная тематика школы была посвящена решению обратных задач на физически-информированных нейронных сетях. Обратных задач описывают такие важные свойства различных сред, как плотность и скорость распространения волн, параметры упругости, проводимость, диэлектрическая и магнитная проницаемость, а также свойства и местоположение неоднородностей в областях, в которых непосредственное измерение этих свойств либо слишком трудоемко, либо опасно, либо вообще невозможно. Физически-информированные нейронные сети (physics-informed neural networks) — набирающий в настоящее время вид нейронных сетей, использующий для своей настройки математические модели и позволяющий эффективно решать широкий круг математических задач, включая обратные задачи.

Тематика диссертационного исследования Д. Стенькина посвящена физически информированным сетям, им уже получены новые результаты, в частности, для обратных задач в кусочно однородных средах. В рамках школы Дмитрием сделан доклад на тему: "Основанные на физике сети радиальных базисных функций", вызвавший живой интерес слушателей.