Для усовершенствования методов прогнозирования необходимо использовать нейросеть
30 октября 2024Новости института
Технологии искусственного интеллекта, в первую очередь глубокое обучение на основе нейронных сетей, может сыграть весьма значимую роль в совершенствовании методов прогнозирования состояния окружающей природной среды и повышении достоверности прогнозов погоды, гидрологического режима, глобальных и региональных изменений климата. Об этом заведующий отделом взаимодействия океана и атмосферы Арктического и антарктического научно-исследовательского института Сергей Солдатенко рассказал в ходе круглого стола «Метеорологические исследования, прогнозирование погоды и климата», состоявшегося в рамках VIII Всероссийского объединенного метеорологического и гидрологического съезда в Санкт-Петербурге.
По словам ученого, компаниями Google, Huawei, NVIDIA в кооперации с метеорологическими службами созданы глобальные прогностические модели, находящиеся в режиме тестирования. Модели, построенные на основе технологий искусственного интеллекта, открывают огромные возможности для того, чтобы сделать моделирование и прогнозирование погоды и климата более точным при минимальных временных затратах.
«В нашей стране имеются все возможности для того, чтобы в кратчайшие сроки создать погодно-климатичесие модели нового поколения. Эта работа требует консолидации усилий специалистов Росгидромета и Российской академии наук, являющихся экспертами в предметной области, и профессионалов в области информационных технологий», - заявил руководитель лаборатории ААНИИ.
Напомним, VIII Съезд Росгидромета объединил более 800 ведущих специалистов отрасли из России, Белоруссии, Индии, Китая и ОАЭ. В ходе трехдневной деловой программы мероприятия состоится более 30 круглых столов, заседаний и специальных сессий.