Мы разрабатываем передовые решения глубокого обучения для обратных задач в медицинской визуализации, геофизике и дистанционном зондировании. Наши исследования заполняют разрыв между теоретической математикой и практическими приложениями.
Мы разрабатываем новые архитектуры нейронных сетей для реконструкции МРТ и КТ, которые значительно сокращают время сканирования при сохранении качества диагностики.
Наши основанные на физике методы глубокого обучения обеспечивают точное определение характеристик недр на основе сейсмических данных с количественной оценкой неопределенности.
Our PI delivered a keynote on "Deep Learning Approaches for Nonlinear Inverse Problems" at the International Symposium on Inverse Problems.
Read more →Our team published groundbreaking work on "Physics-Informed Neural Networks for Seismic Inversion" in Nature Machine Intelligence.
Read more →We're proud to announce the release of our open-source framework "InverseAI" for solving inverse problems with deep learning.
Read more →