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.

В основе программы лежит особый алгоритм. Он штрафует глобальные погодные модели за усреднение данных. В машинном обучении штраф — это математический механизм. Он заставляет модель меньше доверять определённым решениям. Усреднение данных — частая проблема моделей на основе искусственного интеллекта. Из-за этого теряются экстремальные, но важные погодные события. Существующие нейросетевые модели также обучены на данных с низким пространственным разрешением. Они тоже склонны сглаживать мелкие вихри и аномалии температуры. Кроме того, систематические ошибки в температуре дают неверные прогнозы по ледовому покрову.

источник - здесь (https://habr.com/ru/news/1040312/)