O rețea neuronală, antrenată pentru a prezice concentrația gheții din Arctica cu un an înainte

Echipa a utilizat algoritmul de învățare profundă UNET pentru a crea acest model, care învață în mod eficient relațiile complexe dintre schimbările istorice în concentrația gheții marine arctice și factorii climatici majori, inclusiv temperatura aerului, temperatura apei, radiația solară și vântul, informează gazeta.ru.

UNET este un mediu de învățare profundă care permite inteligenței artificiale să analizeze și să înțeleagă relațiile din datele obținute prin satelit.

Modelul a demonstrat o acuratețe ridicată în previziunile pe termen mediu și lung. Echipa de cercetare a înregistrat o eroare medie de prognoză mai mică de 6% pentru previziunile făcute pentru trei, șase și 12 luni.

Mai mult, rețeaua neuronală a demonstrat o performanță predictivă stabilă chiar și în timpul perioadelor de scădere rapidă a gheții marine.

În timpul sezoanelor de topire semnificativă din verile 2007 și 2012, noul model a menținut o eroare medie de prognoză de 7,07%, ceea ce reduce semnificativ eroarea medie de prognoză cu mai mult de jumătate în comparație cu modelele existente, care au înregistrat o medie de 17,35%.

Potrivit autorilor dezvoltării, rețeaua neuronală contribuie la dezvoltarea transportului maritim în Arctica.

Acum ne puteți urmări și pe Telegram, Facebook și Instagram pentru a fi la curent cu ultimele știri.