Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Can artificial intelligence predict a tsunami? / Daria WÓJCIK, Alicja Niewiadomska, Maciej PASZYŃSKI // Computer Science ; ISSN  1508-2806 . — 2025 — vol. 26 no. 4, s. 163–180. — Bibliogr. s. 179–180, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-12-28

Autorzy (3)

Słowa kluczowe

tsunami simulationsartificial intelligencefinite difference methodphysics informed neural networks

Dane bibliometryczne

ID BaDAP165267
Data dodania do BaDAP2026-01-07
Tekst źródłowyURL
DOI10.7494/csci.2025.26.4.7773
Rok publikacji2025
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaComputer Science

Abstract

In this article, we build a model for tsunami simulation based on physics-informed neural networks and the finite difference method. We then check how the numerical results obtained using these two methods differ from each other. Assuming that the finite difference method gives accurate results, we estimate the error resulting from the use of physics-informed neural networks. We compare this estimate with surveys conducted among computer science students in order to assess the level of public trust among specialists in the numerical results obtained using artificial intelligence tools. In particular, we assess how reliable tsunami predictions obtained using physics-informed neural networks are and what the public perception of the reliability of such predictions is.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#168112Data dodania: 16.6.2026
Artificial intelligence-enhanced algebraic multigrid for 3D finite element simulations / Damian Goik, Krzysztof BANAŚ // Computer Methods in Materials Science : quarterly / Akademia Górniczo-Hutnicza ; ISSN  2720-4081 . — Tytuł poprz.: Informatyka w Technologii Materiałów ; ISSN:  1641-3948. — 2026 — vol. 26 no. 1, s. 43–47. — Bibliogr. s. 47, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-04-30
artykuł
#167144Data dodania: 29.5.2026
Artificial intelligence and high-performance computing for advanced simulations / Maciej PASZYŃSKI, David Pardo, Barbara Strug // Journal of Computational Science ; ISSN  1877-7503 . — 2026 — vol. 95 art no. 102730, s. 1-2. — Bibliogr. s. 1-2, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-10-08