• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
10.04.2017, 06:14
Редакция Naked Science
400

Нейросеть различила шесть классов снежинок

Швейцарские ученые разработали компьютерный алгоритм, который способен автоматически распознавать шесть классов твердых атмосферных осадков с точностью до 95 процентов.

giphy
©Wikipedia / Автор: Наталья Федосеева

Понимание микрофизики гидрометеоров важно для оценки атмосферных осадков, в частности их количества. Сейчас такая оценка проводится путем дистанционного зондирования Земли, например с помощью космических спутников, и математического моделирования — численного прогноза погоды (NWP). При этом точность методов зависит от полноты данных о микроструктуре дождевых капель или снежинок — морфологии, размера, массы, агрегатного состояния, — их сбором занимаются поляриметрические метеорадары или бортовые датчики самолетов. Однако существующие системы, как правило, не позволяют быстро типизировать гидрометеоры и являются дорогими в обслуживании.

 

Более перспективными для анализа метеоданных считаются технологии на основе метода главных компонент (PCA) и искусственных нейросетей. Так, согласно прошлым работам, подобные алгоритмы могут автоматически классифицировать облака с точностью свыше 80 процентов. Получить высококачественные изображения гидрометеоров, в свою очередь, позволяют мультиракурсные камеры для съемки снежинок (Multi-Angle Snowflake Camera, MASC). Эти системы оснащены тремя камерами, расположенными под углом 36 градусов, с разрешением 33 микрометра на пиксель. В ходе съемки MASC делает монохромные стереографические снимки объектов размером 100–100 000 микрометров.

 

Нейросеть различила шесть классов снежинок – иллюстрация к материалу на Naked Science

Классы снежинок / ©Christophe Praz et al., Atmospheric Measurement Techniques, 2017

 

В новой статье исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны и Федерального ведомства по метеорологии и климатологии (MeteoSwiss) описали технологию автоматизации анализа изображений, сделанных с помощью MASC. На первом этапе авторы собрали более двух миллионов снимков снежинок в Альпах и на базе французской научной антарктической станции Дюмон Д’Юрвиль в 2600 километрах от Южного полюса. Затем в полуавтоматическом режиме они оценили текстуру, морфологию и форму гидрометеоров, выявив закономерности: в частности, прямоугольные узоры были характерны для столбчатых кристаллов, тогда как у плоских они имели гексагональную форму, а у крупы — коническую.

 

Поскольку снимки были сделаны наземными камерами и включали в себя не все возможные образцы, ученые упростили десятиклассовую типизацию метеорологов Чожи Магоно (Chōji Magono) и Чунг Ву-Ли (Chung Woo Lee), известную с 1966 года. В результате они получили шесть классов снежинок: малые частицы (SP), столбчатые кристаллы (CC), планарные кристаллы (PC), сочетающие столбчатые и планарные кристаллы (CPC), агрегаты (AG) и крупы (GR). После этого группа создала алгоритм, который обучала методом мультиноминальной логистической регрессии (MLR) на 3712 снимках. Последующие испытания показали, что алгоритм хорошо справляется с распознаванием 94,7 процента снежинок, в том числе подтаявших.

 

По словам авторов, показатель можно увеличить за счет тренировки нейросети на большем количестве данных. Примечательно, что частота выпадения разных классов гидрометеоров оказалась связана с регионом: около половины (49 процентов) снежинок в Альпах исследователи отнесли к агрегатам, меньше — к малым частицам и крупе. В Антарктиде, согласно классификации, преобладают малые частицы (54 процента) и наблюдается меньше агрегатов и крупы. Также любопытно, что «звездные дендриты», часто ассоциирующиеся с «идеальными» снежинками, встречались одинаково редко: для Антарктиды и Альп этот показатель составил пять и десять процентов соответственно.

 

Статья опубликована в журнале Atmospheric Measurement Techniques.

 

Видеосюжет об исследовании / ©EPFL

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
7 июля, 08:30
ПНИПУ

Инфекции, такие как коронавирус, наносят серьезный удар организму, из-за чего даже после выздоровления он продолжительное время остается уязвимым. Сегодня для оценки иммунитета врачи смотрят в первую очередь на уровень антител в крови, однако такой подход не отражает реального состояния здоровья человека. Это не позволяет врачам точно прогнозировать, как будет протекать болезнь и насколько быстро пациент выздоровеет. Ученые Пермского Политеха и ПГАТУ впервые выяснили, как именно восстановление иммунитета зависит от пола человека и кто наиболее подвержен осложнениям после коронавирусной инфекции. Результаты исследования помогут правильно учитывать гендерные особенности пациента при лечении и реабилитации, что повысит точность прогнозов и эффективность терапии.

7 июля, 16:04
ФизТех

Физики Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ совместно с коллегами из Алферовского университета и ИТМО показали, как управлять свечением углеродных точек, помещая их на полупроводниковые нанопровода.

6 июля, 11:29
РНФ

Ученые синтезировали три новых комплекса металла европия и нашли способ управлять яркостью их свечения (люминесценции). Подобные светящиеся соединения востребованы в биологии и медицине для визуализации тканей и отслеживания распределения лекарств по организму, а также в технике при разработке энергоэффективных дисплеев и светодиодов.

4 июля, 09:30
Любовь С.

Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.

6 июля, 14:44
Илья Гриднев

Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.

6 июля, 10:09
Дарья Губина

В 2025 году детекторы гравитационных волн уловили потенциальное слияние черных дыр крайне малой массы. Ученые из Университета Майами считают, что участники того события могут открыть новое направление в исследовании темной материи.

10 июня, 11:51
Александр Березин

Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.

25 июня, 16:20
Любовь С.

Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.

25 июня, 15:09
Марк Чернов

Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий