Хотите получать важные новости науки?
Подписаться
  • Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
30.10.2024
МТУСИ
195

В МТУСИ предсказали изменения температуры в Антарктиде с помощью нейросети

4.4

Ученые МТУСИ проанализировали климатические изменения на южном полюсе и разработали прогностическую модель с использованием полносвязной нейронной сети для предсказания температурных изменений в Антарктиде.

В последние десятилетия наука о климате стремительно развивается, количество собранных данных прогрессивно растет, подходы к изучению климата меняются от простых описаний к сложным прогнозам, а методы обработки и анализа данных совершенствуются, включая использование технологий больших данных и искусственного интеллекта.

Антарктида, расположенная на Южном полюсе, с экстремальными температурными условиями и удаленная от цивилизации, представляет собой уникальное место для изучения климата. Предварительные исследования температурных трендов в Антарктиде, основанные на данных метеорологических станций, показали, что они соответствуют общим климатическим тенденциям, но с меньшими колебаниями, в частности, было зафиксировано незначительное потепление, характерное для нашего времени.

Проблема анализа динамики температур является ключевой в контексте оценки климатических изменений на планете. Изменение климата представляет собой одну из самых серьезных угроз для будущего человечества, поскольку оно может привести к серьезным экологическим, экономическим и социальным последствиям. Как глобальное потепление, так и вероятность наступления нового ледникового периода создают риски для существования человеческой цивилизации.

Сотрудники кафедры «Экология» МТУСИ проанализировали климатические изменения на полюсе и разработали прогностическую модель с использованием полносвязной нейронной сети для предсказания температурных изменений в Антарктиде. Структура модели нейронной сети включает количество слоев, нейронов, параметры активации, функции потерь и оптимизатор.

«При разработке нейронной сети, состоящей из двух полносвязных слоев, мы использовали функцию активации ReLU. Эта функция обеспечивает нелинейность и помогает модели лучше выявлять сложные закономерности в данных. Для оценки результатов тестирования мы применили метрику Median Absolute Error (МАЕ), которая наглядно продемонстрировала точность прогноза и показала значительное влияние экстремальных климатических условий на точность прогноза по нескольким станциям. В частности, на «холодных» станциях результаты оказались немного хуже, чем на «теплых», – рассказала завкафедрой «Экология», доцент, кандидат биологических наук Виктория Ерофеева.

При этом, ученые подчеркивают, что целесообразность использования полносвязной нейронной сети состоит в ее адаптации к сложным нелинейным взаимосвязям в климатических данных. Высокая степень точности модели в сравнении с реальными наблюдениями подчеркивает ее эффективность в улавливании и прогнозировании температурных трендов в данном регионе.

«Тестирование проводилось с 2020 по 2024 годы. Нейронная сеть была апробирована на нескольких станциях Антарктиды и показала хорошие результаты. Перед нами стояла задача сравнить возможности нейронной сети в прогнозировании климата для регионов континента с различными температурными режимами. Детальный анализ температурных флуктуаций и выявление ключевых периодов изменений позволили создать объективное представление динамики климата на полюсе.

Для обучения модели мы использовали доступные данные из метеостанций на полюсе с 1958 – 2019 годы, которые включали температурные изменения, нормализацию и предобработку данных, а также стратегию валидации, которая позволила получить высокую точность прогнозов. В рамках проведенного исследования, с учетом особенностей климата континента, мы разделили станции на «теплые» (Ротер, Беллинсгаузен, Вернадский) и «холодные» (Восток, Амундсен-Скотт. Предварительные результаты показали, что тренды на «теплых» станциях, где средние температуры превышают –30 °С, отличаются от трендов на «холодных» станциях с значительно более низкими температурами», – пояснила старший преподаватель кафедры «Экология», Жанна Жукова.

Примечательно, что в дополнение к тестированию моделей на исторических данных, учеными было проведено прогнозирование температуры на ближайшие пять лет, что позволит оценить способность моделей адаптироваться к будущим климатическим изменениям.

Исследование демонстрирует значительный вклад полносвязных нейронных сетей в прогнозирование температурных изменений, подчеркивая их эффективность в улавливании сложных климатических паттернов. Основные тенденции, выявленные в ходе работы, указывают на возможность адаптации к изменяющимся климатическим условиям с помощью передовых технологий машинного обучения.

Уделяя особое внимание анализу различий между «холодными» и «теплыми станциями», ученые выявили некоторые особенности в прогнозировании в более экстремальных климатических условиях, что открывает новые перспективы для дальнейших улучшений моделей и адаптации их к разнообразным климатическим условиям.

В дальнейшем планируется оптимизировать подходы к анализу данных и улучшению точности долгосрочных климатических предсказаний в регионе, в частности, с учетом расширения географического охвата и усовершенствование моделей прогнозирования.

Статья подготовлена на основе материала, размещенного на сайте научной электронной библиотеки ELIBRARY.RU «Использование нейронных сетей для моделирования климатических изменений».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Московский технический университет связи и информатики (МТУСИ) — ведущее отраслевое техническое высшее учебное заведение Центральной России по подготовке кадров для IT и телеком-индустрии, подведомственное Министерству цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ. Основан в 1921 году на базе Московского электротехнического института народной связи им. В.Н. Подбельского. Ежегодно МТУСИ выпускает востребованных специалистов в области связи, информационных технологий, квантовых коммуникаций, робототехники, информационной безопасности и цифровой экономики. В состав университета входят 5 факультетов, 34 кафедры, 2 филиала (Волго-Вятский и Северо-Кавказский), Колледж телекоммуникаций, Музей электросвязи, Квантовый центр, Центр робототехники, Лаборатория AR/VR, Центры заочного обучения бакалавров и магистров, Центр индивидуального обучения.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
Вчера, 10:57
Александр Березин

Выбросы углекислого газа, которые возникнут при сжигании доказанных запасов ископаемого топлива всего 200 компаний, будут настолько велики, что для их компенсации нужны новые леса в десятки миллионов квадратных километров. По крайней мере, так считают авторы новой научной работы. Однако исследование их предшественников ставит эти выводы под серьезное сомнение.

Вчера, 10:24
Любовь Соковикова

Изучив распределение древних и плотных звездных систем в скоплении Персея, ученые наткнулись на уникальную галактику, которая практически полностью состоит из темной материи.

Вчера, 07:43
Андрей Папиш

Богомолы единственные среди насекомых обладают стереоскопическим зрением, как у человека. Британские биологи провели эксперимент над богомолами, надев на них 3D-очки и подвесив вниз головой. Специалисты проверяли, как охотники отреагируют на стимулы с разной и одинаковой контрастностью. В итоге опыт стал иллюстрацией парадокса буриданова осла.

17 июня
Адель Романенкова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

Позавчера, 13:42
ЮФУ

В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.

18 июня
Александр Березин

Ученые проанализировали сохранившиеся следы языка гуннов и пришли к неожиданному выводу: он принадлежал к енисейской семье языков. По их мнению, потомками гуннов были аринцы, до XVIII века проживавшие в районе Красноярска и совершавшие набеги на русские опорные пункты.

17 июня
Адель Романенкова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

5 июня
Александр Березин

Вид антилоп, с ледникового периода привыкший к массовым миграциям, пытается вернуться в свой исторический ареал, когда-то достигавший Днепра. Однако их нетипичные для травоядных привычки вызывают сильнейшее отторжение у сельских жителей, предлагающих массово уничтожать их с воздуха. С экологической точки зрения возвращение этих животных весьма желательно, но как примирить их с фермерами — неясно.

22 мая
ПНИПУ

Недавно вышел второй сезон сериала «Одни из нас» (TheLastofUs), созданного по сюжету популярнейшей видеоигры. Ученые Пермского Политеха решили разобраться, насколько реален сценарий грибной пандемии, превращающей людей зомби? Чем живет кордицепс и как он «ищет» своих жертв, действительно ли паразит способен эволюционировать настолько, чтобы поражать человеческий организм и подчинять себе его волю, был бы у людей шанс выжить, какие грибы уже поселились в наших телах и выручит ли нас иммунитет, сформированный тысячелетиями.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно