За прогноз погоды ответит нейросеть

Российские ученые Томского госуниверситета (ТГУ) разработали метод реконструкции параметров облаков верхнего яруса, объединив атмосферную оптику и машинное обучение.

Решение использует комплекс данных наземного лидара, спутникового, аэрологического зондирования атмосферы и инструментов машинного обучения, пишет ТАСС со ссылкой на пресс-службу ВУЗа.

Там рассказали, обучать нейросети на исходных метеоданных напрямую неэффективно, атмосфера — динамическая система. Для точного восстановления параметров облаков верхнего яруса, влияющих на климат и глобальное потепление в условиях загрязнения воздуха, ИИ должен учитывать взаимосвязи температуры, влажности, давления и ветра на разных высотах. Для решения задачи ученые преобразовали в цифровой код данные климатического анализа за 15 лет и провели конкурс нейросетей для сжатия больших массивов пространственно-временных данных и извлечения скрытого контекста атмосферных процессов.

Лучшую архитектуру нейросети предложил магистрант второго курса Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ, ее используют для практического внедрения решения.

изображение сгенерировано нейросетью