
Исследователи из Великобритании и Канады разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования погоды. Результаты представлены в отчете на Для просмотра ссылки Войди
Традиционный подход в предсказании предполагает моделирование физики атмосферы с помощью сложных уравнений. Ученые из Кембриджского университета, Института Вектора при Университете Торонто и Института Алана Тьюринга создали инструмент для «глубокого обучения» — тренировки компьютеров распознавать закономерности в больших объемах данных.
Модель ориентирована на генерацию глобальных прогнозов для ветра, влажности, геопотенциала и температуры.
«В настоящее время в системе прогнозирования есть несколько компонентов, требующих больших вычислительных затрат. Мы смогли заменить многие из этих трудоемких элементов гораздо более легкими моделями, обученными выполнять те же задачи», — Для просмотра ссылки Войди
Благодаря этому Aardvark Weather делает прогнозы чаще и с лучшей скоростью и точностью. Команда заменила каждый шаг в конвейере предсказания, включающего преобразование необработанных данных.
«Мы обнаружили, что, когда эти компоненты машинного обучения соединяются в цепочку, общая производительность значительно повышается. Тонкая настройка всего конвейера под конечную задачу, которую мы ставим перед собой, позволяет оптимизировать каждый элемент не только с учетом его отдельной роли, но и с учетом того, как он способствует достижению результата, который нас больше всего волнует», — отметил Рекейма.
Aardvark Weather использует необработанные атмосферные данные — измерения давления, температуры и влажности — для составления глобальных и локальных прогнозов с высоким качеством.
Система построена на трех нейронных компонентах: кодировщике, процессоре и декодере.
- кодировщик преобразует необработанные, неструктурированные данные наблюдений в сетчатое представление атмосферы;
- процессор генерирует прогнозы погоды на основе данных сетки;
- декодер преобразует предсказания для конкретных местных условий.
Команда планирует открыть исходный код Aardvark, чтобы сделать технологию более доступной.
Напомним, в январе пожарные Для просмотра ссылки Войди
Ранее ИИ Для просмотра ссылки Войди
- Источник новости
- forklog.com