Ученые разработали алгоритм на базе искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования экстремальных погодных явлений в российской Арктике. Об этом сообщили в Центре научной коммуникации МФТИ. Система предназначена для изучения штормов и мезомасштабных вихрей.
Пространственное разрешение модели составляет 6×6 км, что примерно в пять раз лучше показателей глобальных климатических моделей. Для работы нейросеть использует данные архива ERA5, где территория мира разбита на ячейки размером 31×31 км. Обучение модели заняло 17 часов, после чего результаты сравнили с расчетами модели WRF. Проверка показала сопоставимую точность прогнозов.
Расчет годичных ветровых полей с помощью системы занимает около 10 минут вместо примерно 10 часов. В Центре отметили, что особенно эффективно алгоритм прогнозирует шквальные ветры и высоту волн в Баренцевом море, что может использоваться для штормовых предупреждений и морской безопасности.
Ключевые факты
Ученые МФТИ разработали алгоритм на базе ИИ для прогнозирования экстремальных погодных явлений в российской Арктике.
Пространственное разрешение модели составляет 6×6 км, что примерно в пять раз лучше показателей глобальных климатических моделей.
Нейросеть обучалась на данных архива ERA5, где территория мира разбита на ячейки размером 31×31 км; обучение заняло 17 часов, после чего результаты сравнили с расчетами модели WRF.
Расчет годичных ветровых полей занимает около 10 минут вместо примерно 10 часов, при этом система особенно эффективно прогнозирует шквальные ветры и высоту волн в Баренцевом море.