Глубокое обучение поможет прогнозировать выпадение осадков
Сегодня методы краткосрочного прогнозирования осадков развиты достаточно слабо. Особенно это касается подсчёта количества осадков, которые выпадут в ближайшее время. При грозовых штормах оно может отличаться, и учёные до сих пор не имеют точного метода его вычисления.
В ходе нового исследования специалисты попытались решить эту проблему, применив DMGR (Deep Learning Model of Rainfall) — генеративную модель глубокого обучения, которая способна анализировать различные паттерны. В данном случае — паттерны погодных изменений. Анализ позволяет модели предугадывать выпадение осадков в конкретных регионах в течение следующих 90 минут.
Тестируя DMGR, специалисты обратились к 56 службам прогноза погоды и попросили их сравнить эффективность модели и стандартных прогностических методов. В итоге 89% служб предпочли новую модель, назвав её более эффективной. Исследователи отметили, что это в очередной раз доказывает действенность искусственного интеллекта в области метеорологии.
Фото: CC0
Технологии
Антон Тальский
К Солнцу приближается одна из самых больших комет
В Пермском Политехе создали экономный метод упрочнения материалов
