Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Петербургские ученые создали нейросеть для определения уровня углерода в морской воде
Океанологи СПбГУ разработали нейросетевую модель, которая по параметрам состава воды оценивает концентрацию углекислого газа в водоеме. Алгоритм уже успешно протестирован на данных, полученных в Балтийском море.
Результаты исследования, полученные в рамках подготовки выпускной квалификационной работы магистрантки программы «Физическая океанография и биопродуктивность океанов и морей (ФОБОС)», опубликованы в научном журнале Oceanology.
Морские растения поглощают растворенный в воде углекислый газ в процессе фотосинтеза, а после отмирания способствуют его долгосрочному хранению в глубинных слоях океана. Это помогает снижать парниковый эффект, поскольку Мировой океан поглощает около 25% антропогенных выбросов диоксида углерода. Однако избыток углерода приводит к закислению водоемов, что разрушает кораллы и раковины, а разложение органики снижает уровень кислорода в придонных слоях, создавая «мёртвые зоны».
Балтийское море, будучи мелководным и замкнутым, особенно подвержено этим процессам. Обилие речного стока и слабый водообмен с океаном провоцируют бурное развитие — «цветение» — цианобактерий, которые усиливают поглощение углерода, но также ухудшают качество воды и расширяют области с дефицитом кислорода. Это угрожает экосистеме, делая её уязвимой к дальнейшим климатическим изменениям.
Для измерения углекислого газа в воде океанологи используют показатель парциального давления (pCO₂) — того давления, которое создавал бы газ, если бы он один занимал весь объём. В океанологии этот параметр показывает, насколько вода насыщена CO₂ по сравнению с атмосферой.
Специалисты Санкт-Петербургского университета проанализировали данные о параметрах среды, влияющих на концентрацию углекислого газа и построили модель для оценки парциального давления с использованием искусственного интеллекта. Для нейросети использовали показатели освещенности, температуры и солености водоема, а также глубину перемешанного слоя, взятые из открытой базы экспедиционных данных SOCAT, а также со спутников.
«Мы создали карты парциального давления для поверхностного слоя всего Балтийского моря, используя реальные измерения параметров воды. Такие карты позволяют точнее оценить параметр в районах с редкими замерами — например, у берегов заливов или в прибрежных зонах в осенне-зимний период. Наша модель дает реалистичные показатели, подтвержденные спутниковыми и модельными данными», — пояснила доцент кафедры океанологии СПбГУ, лектор российского общества «Знание» Полина Лобанова.
Как отметила выпускница Санкт-Петербургского университета Софья Кузьмина, машинное обучение использует два типа данных: тренировочные и тестовые. Первые учат модель определять, каким значениям pCO₂ соответствуют заданные параметры. Например, при понижении температуры воды парциальное давление может возрасти, поскольку растворимость газа увеличивается. Алгоритм запоминает эту зависимость и анализирует её в сочетании с другими факторами, чтобы эффективно использовать в дальнейшем.
Затем модель проверили на тестовой выборке, где она самостоятельно предсказала значения парициального давления на основе новых параметров. Учёные сравнили её расчёты с реальными экспедиционными данными, полученными в Балтийском море и подтвердили корректность системы.
«Мы применяем многослойный перцептрон — нейронную сеть, которая прогнозирует pCO₂, используя несколько скрытых уровней принятия решений. На каждом этапе учитывается вклад различных параметров, что позволяет избежать переобучения, обычно необходимого для таких моделей и получить объективную оценку», — добавила Софья Кузьмина.
В исследовании также описаны многолетние и сезонные колебания pCO₂ в Балтийском море, эти результаты согласуются с предыдущими работами, что подтверждает корректность модели.
Telegram 
Дзен 
VK Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Ученые обнаружили, что общепринятые константы, с помощью которых химики предсказывают свойства молекул, содержали ошибки. Исправленные значения констант теперь объясняют ранее непонятные химические аномалии и позволяют предсказывать свойства новых материалов для квантовых технологий, датчиков и умных покрытий.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно