Аннотация:Данная работа посвящена использованию физически информированных нейронных сетей (ФИНС) для решения обратной задачи геоэлектрики. Предлагаемый метод опирается на нейросетевую аппроксимацию, в которой сочетаются адаптивная регуляризация, послойная декомпозиция по области решений с явным учетом физических свойств решений системы уравнений Максвелла и косвенным включением функции потерь в архитектуру сети. Локальные нейросетевые аппроксиматоры, построенные на основе сверточных и полносвязных нейронных сетей, обеспечивают устойчивость инверсии, подавление воздействия неизвестной фоновой модели и высокую вычислительную производительность. В работе приводится структура ФИНС CNN.INV и описывается подход к вычислению апостериорных оценок неопределённости. Метод позволяет быстро и физически корректно восстанавливать геоэлектрические параметры в многомерных задачах геоэлектрической инверсии.