Совместное исследование, проведенное учеными из Южного федерального университета и Санкт-Петербургского государственного морского технического университета, демонстрирует революционные возможности искусственного интеллекта в прогнозировании долгосрочных климатических изменений – сообщает сайт ЮФУ.
Долгосрочные прогнозы погоды и изменений климата – это вопрос не только экономики, но и влияния на умы. Так, ещё в 1960-х американские исследователи убедительно обосновали, что к 2000 году температура по всей Земле вырастет на 2,5 градуса, но этого так и не произошло. Ни одна компьютерная программа ранее не могла учесть все климатообразующие факторы. Так было до появления глубокого машинного обучения — искусственного интеллекта, который, если даёт неправильный прогноз, проводит работу над ошибками.
«Важность точного прогнозирования климата трудно переоценить. Это не только вопрос научного интереса, но и критически важный аспект для многих секторов экономики, в том числе для агроклиматологии и сельского хозяйства. В условиях Ростовской области, являющейся одним из ведущих аграрных регионов России, точное предсказание погодных условий может иметь огромное значение для планирования сельскохозяйственных работ, оптимизации ресурсов и управления урожаем», — считает Денис Кривогуз, ведущий научный сотрудник кафедры океанологии Института наук о Земле ЮФУ, участник программы постдоков ЮФУ в рамках Программы развития «Приоритет-2030» (нацпроект «Наука и университеты»).
Исследования, проведенные в рамках работы «Улучшение долгосрочного прогнозирования температуры воздуха с помощью архитектуры глубокого обучения», показали выдающуюся эффективность нейросетей в задачах долгосрочного прогнозирования температуры. Применение таких моделей позволяет не только повысить точность прогнозов, но и лучше понять климатические процессы, что особенно актуально в свете глобальных изменений климата.
Нейросеть может анализировать большие объемы данных и выделять наиболее существенные для погоды факторы. Для прогноза в Ростовской области, например, брать в расчет не только движение больших атмосферных фронтов, но и течения в Чёрном и Азовском морях, температуру почвы в соседних регионах и так далее.
Научный руководитель Дениса Кривогуза доцент Александр Иошпа подчеркнул, что развитие нейросетей для климатологии — это долгожданная коллаборация математических наук и наук о Земле.
«Когда появится идеальная математическая модель, которая учтет все факторы, влияющие на климат, и докажет свою эффективность точным прогнозом погоды хотя бы на полгода, это будет Нобелевская премия», – считает Александр Иошпа.
The post Учёные Южного Федерального университета учат нейросеть предсказывать погоду first appeared on Волгодонская правда - новости Волгодонска.
