Машинное обучение улучшит прогнозы климата

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали метод, который позволяет значительно ускорить и удешевить прогнозы изменений климата. Новый подход, описанный в статье, опубликованной в журнале Journal of Advances in Modeling Earth Systems, использует машинное обучение для снижения вычислительных затрат при работе с существующими климатическими моделями. Основная сложность в текущих климатических моделях заключается в том, что они не могут обеспечить быструю и экономичную обработку информации на малых масштабах, таких как размер города. Новый метод позволяет использовать преимущества существующих моделей, снижая при этом вычислительные затраты. Используя машинное обучение, исследователи смогли создать супер-разрешение данных, что позволило получить результаты с высоким разрешением в значительно более короткие сроки. Новый метод также требует гораздо меньше обучающих данных, что делает его более эффективным и экономичным....

21:55, 12.06.2024

Рубрика: «Наука и Технологии» Поделиться:

Новая модель ИИ улучшит прогнозы погоды и климата Ученые разработали новую модель машинного обучения NeuralGCM, способную точно прогнозирова ...

Машинное обучение выявило три подтипа остеосаркомы для целенаправленного лечения Исследователи впервые смогли идентифицировать по меньшей мере три отдельных подтипа редког ...

Машинное обучение ускорит поиск безопасных электролитов для батарей Ученые создали базу данных сотен твердотельных электролитов и применили к ней машинное обу ...

Машинное обучение преобразует дизайн мини-биогибридных скатов Новое исследование демонстрирует применение направленной оптимизации машинного обучения (M ...