Созданная исследователям из Великобритании модель глубокого обучения смогла предсказать распространение морского льда в Арктике на несколько месяцев с точностью в 95 процентов. Статья ученых опубликована в журнале Nature Communications.
Предсказать, каким будет распространение морского льда в Арктике сложно. При этом из-за чувствительности к возрастающим из-за глобального потепления температурам его площадь летом за последние четыре десятилетия сократилась вполовину.
Исследователи из Антарктического управления Великобритании и Института Алана Тьюринга разработали модель глубокого обучения IceNet, состоящую из нескольких сверточных нейросетей. Ее натренировали — как на климатических моделях, так и на данных спутникового наблюдения за ледяным покровом Арктики — создавать карты распространения льда на следующие шесть месяцев.
Искусственный интеллект (ИИ) с точностью в 95 процентов предсказал распространение морского льда в последующие два месяца — что лучше, чем у традиционных динамических моделей, строящих свои прогнозы лишь на физических законах. Что важно, IceNet гораздо быстрее: в сравнительных испытаниях она работала на ноутбуке в две тысячи раз быстрее, чем динамическая модель на суперкомпьютере.
