Нейронні мережі підвищать точність прогнозів погоди
Фахівці сподіваються на підвищення якості прогнозів за допомогою машинного навчання
Сьогоднішні прогнози погоди на наступні кілька днів можуть бути напрочуд точними завдяки десятиліттям розробки рівнянь, які точно відображають атмосферні процеси. Однак вони не ідеальні. Нові підходи до прогнозування стану атмосфери, засновані на даних, які використовують машинне навчання і інші інструменти штучного інтелекту для вивчення минулих погодних умов і згодом можуть забезпечити ще більш точні прогнози з меншими витратами на обчислення.
Фахівці з Європейського метеорологічного центру (ECMWF) представили новий інформаційний ресурс - WeatherBench, який дозволить реалізовувати машинне навчання прогнозуванню погодних умов на основі більш ніж 40-річного банку результатів спостережень за різними параметрами атмосфери.
Також читайте
Інформація про початок експлуатації ресурсу розміщена на веб-сайті наукового видання EOS.
Щоб стимулювати прогрес в застосуванні методів штучного інтелекту для прогнозування погоди, дослідники пропонують користувачам WeatherBench точно передбачити світове атмосферний тиск і температуру на 3 та 5 днів вперед - аналогічно завданням, виконуваних традиційними моделями прогнозування на основі гідродинамічних рівнянь. Дані, код і додатки WeatherBench загальнодоступні в мережі Інтернет.
