Российская нейросеть устраняет систематические ошибки глобальных моделей при прогнозе арктических штормов
Российские учёные разработали нейросеть для прогноза арктических штормов. Она точнее предсказывает полярные циклоны и новоземельскую бору. Решение выявляет ошибки глобальных погодных моделей. Эти модели склонны сглаживать мелкомасштабные вихри и температурные аномалии. Именно такие факторы становятся ключевыми причинами внезапной непогоды. Внедрение разработки повысит безопасность судоходства на Северном морском пути. Также вырастет безопасность авиасообщения и добычи ресурсов в регионе.
Нейросети со льдом: как мы разрабатываем методы ИИ для повышения эффективности прогнозирования морского льда в Арктике
Привет, Хабр! Меня зовут Юлия Борисова, я младший научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта и исследовательского центра «Сильный ИИ в промышленности». Одна из задач, которой я занимаюсь вместе с коллегами из ИТМО ― прогнозирование динамики морского льда в Арктике с помощью ИИ.Чтобы успешно осваивать арктический шельф и развивать Северный морской путь, нужны данные о ледовом покрове акватории ― например, важно знать толщину и концентрацию льда и положение кромки. Без этого сложно определить, когда открывать навигацию, на сколько месяцев планировать работу и какой бюджет на нее заложить.
