Специалисты изучили особенности штормов и мощных волн в Тихом океане. В процессе работы они применяли технологии искусственного интеллекта, что позволило создать систему, способную прогнозировать подобные события. По мнению исследователей, эта разработка позволит лучше понять различные природные процессы и научиться предсказывать их.
Ранее для предсказания штормов и волн использовались модели, основанные на физических уравнениях. Однако такие расчеты были крайне сложными и объемными, поскольку требовали учета множества природных явлений.
Научная группа, входящая в состав Института океанологии Китайской академии наук (IOCAS) изучила штормы и крупные волны Тихого океана с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Они создали спутниковую модель глубокого обучения, прогнозирующую изменения температуры поверхности воды (SST), что обусловлено возникновением сильных волн и штормовой погоды. Данные исследования были обнародованы в журнале Science Advances .
«Технология искусственного интеллекта — это многообещающий метод для имитации сложных процессов, происходящих в океане, и преодоления проблем, характерных для классических численных моделей, — подчеркнул профессор Ли Сяофэн, возглавлявший исследование.
Модель глубокого обучения использует спутниковые данные для работы. На них она изучает, что предшествовало повышению температуры и что обычно идет за ним, после чего делает прогноз. В течение девяти лет испытаний (2010-2019 годы) модель точно и эффективно предсказывала изменения температуры поверхности Тихого океана и следующие за ними явления. Алгоритм работает быстро: авторам потребовалось около минуты, чтобы завершить полевой прогноз SST всего периода тестирования на обычном настольном компьютере.
Функционирование модели базируется на реальных данных, что позволяет ей давать точные прогнозы, применяя информацию из различных физических параметров, таких как, к примеру, только спутниковые данные SST. Создатели полагают, что ее можно будет адаптировать: модель будет использовать иные данные и станет пригодной для предсказания других природных явлений.
Модели, использующие машинное обучение, стали объектом интереса экспертов в области прогнозирования океанических явлений. Параллельно с ними были созданы аналогичные разработки, направленные на изучение атмосферных процессов. Исследователи полагают, что в дальнейшем, благодаря совершенствованию структуры нейронных сетей, станет возможным оперативное и точное предсказание сложных явлений, таких как тропические циклоны.
Интеграция инновационных технологий и проверенных числовых методов также имеет большое значение. По словам профессора Ли, модели, использующие искусственный интеллект, статистические подходы и традиционные числовые методы, могут дополнять друг друга, открывая новые возможности для исследования сложных океанических явлений.
Проведенные исследования демонстрируют, что применение искусственного интеллекта представляет собой надежный и многообещающий метод моделирования и прогнозирования сложных процессов, происходящих в океане, в условиях доступности больших объемов данных, получаемых со спутников дистанционного зондирования. По мнению авторов, это будет способствовать проведению комплексных исследований в области океанических и атмосферных процессов.