На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Царьград

7 095 подписчиков

Свежие комментарии

  • Vladimir Orekhov
    Вы, наверно, должны знать, что Черное море  от глубины в 150-200 м и глубже (т.е. более 80%) вод моря отравлены серов...Женщина упала, но...
  • Василий Михалченко
    Горькая правда...Урегулирование на...
  • Арик Кука
    Все едут в Сочи. Где море грязное от дикого бескультурья местного руководства. Как можно гадить канализацию в море.Женщина упала, но...

ИИ покоряет океан: русские учёные создают уникальную модель для прогноза климата

В гонке за климатическим прогнозированием Россия делает стратегический шаг: команда МФТИ приступила к созданию нейросети, способной анализировать океанские процессы с беспрецедентной скоростью. Через 1,5-2 года модель начнёт оценивать риски таяния льдов, изменения течений и углеродного баланса планеты.

Исследователи Московского физико-технического института (МФТИ) совместно с Институтом океанологии РАН и Росгидрометом приступили к разработке первой русской базисной ИИ-модели океана. Как сообщает ТАСС, система будет способна обучаться на трёх типах данных: спутниковых снимках, замерах автоматических буйков и результатах точных физических расчётов. По словам доцента МФТИ Михаила Криницкого, это позволит в разы сократить время прогнозирования при повышении точности.  

Сегодня в мире существует лишь три аналогичные системы:  

OceanNet (США) — анализирует температуру и солёность воды;   DeepBlue (ЕС) — прогнозирует цунами; NeptuneAI (Китай) — оценивает влияние течений на климат.

Русская разработка станет первой, сочетающей анализ биологических, химических и физических параметров. Особое внимание уделят Арктике: по данным Росгидромета, скорость таяния её льдов за 20 лет выросла на 240%, что напрямую влияет на Гольфстрим и погоду в Европе.

Главные особенности модели:  

гибкость — обработка как регулярных (спутниковые данные каждые 6 часов), так и нерегулярных данных (экспедиционные замеры); учёт неопределённости — оценка погрешности прогнозов в режиме реального времени; экономия ресурсов — снижение потребности в суперкомпьютерных расчётах на 70%.

Традиционные методы требуют месяцев расчётов для прогноза на год. Наша нейросеть сделает это за неделю, 

— поясняет Криницкий.

Модель призвана решить ряд критических задач: например, прогноз затоплений прибрежных территорий (актуально для 15% территории России), расчёт миграций рыбных косяков — для рыбопромыслового флота, мониторинг поглощения CO₂ океаном (сегодня он "забирает" 30% антропогенных выбросов), поможет предсказывать повторение катастроф вроде разлива нефти под Норильском в 2020 году. 

Проект получил грант Русского научного фонда в размере 1,2 млрд рублей. К его разработке подключились 40 учёных, включая специалистов по машинному обучению и океанологов. 

Как отмечает директор Института океанологии Алексей Соков:

Это часть госпрограммы "Цифровой океан", которая к 2030 году создаст цифровых двойников всех морей России. 

Уже в 2025 году систему протестируют для предсказания цветения токсичных водорослей у берегов Камчатки.

Точность климатических моделей сегодня упирается в сложность океанических процессов. ИИ позволит нам наконец понять, как пульсирует "сердце планеты", 

— комментирует климатолог Юлия Горбарёва. 

 

Ссылка на первоисточник
наверх