Международная группа учёных обучила ИИ находить скрытые климатические опасности

Учёные из Германии, Великобритании и Испании создали нейросеть для выявления температурных аномалий в метеоданных. Об этом говорится в исследовании, опубликованном в научном журнале Nature Communications (NatComms).

Группа специалистов обучила ИИ на данных 30 тыс. европейских метеостанций, измеряющих температуру, уровень осадков и другие показатели. Ученые реконструировали наблюдения за экстремальными климатическими явлениями в Европе — чрезвычайно теплыми и чрезвычайно холодными днями и ночами.

Результаты работы ИИ оценили путем сравнения с подобными симуляциями повторного анализа с использованием общепринятых методов, таких как среднеквадратическая ошибка, коэффициент ранговой корреляции Спирмена, который указывает на степень связи между независимой переменной и зависимой переменной (он обобщает известный коэффициент Пирсона R, но включает нелинейные зависимости) и многое другое.

Исследователи обнаружили, что их способ глубокого обучения, который они называют CRAI (искусственный интеллект для реконструкции климата — прим. ред.), превзошел несколько методов интерполяции. Он продемонстрировал способность реконструировать прошлые экстремальные события и выявлять пространственные тенденции в интервалах времени, не охваченных «наборами данных повторного анализа». Климатический повторный анализ заполняет пробелы в базах данных наблюдений, используя климатическую модель вместе с имеющимися наблюдениями.