AI-модель предсказывает концентрацию арктического морского льда на год вперед
Исследователи из Национального института науки и технологий Ульсана (UNIST) разработали инновационную модель искусственного интеллекта, способную предсказывать изменения в концентрации арктического морского льда с впечатляющей точностью до 12 месяцев вперед. Модель, основанная на алгоритме глубокого обучения UNET, анализирует взаимосвязь между историческими данными о льде и ключевыми климатическими факторами: температурой воздуха и воды, солнечной радиацией и ветром.
Эта разработка имеет важное практическое значение для планирования арктических судоходных маршрутов и разведки морских ресурсов. В отличие от существующих моделей, точность которых падает с увеличением срока прогноза, новая ИИ-модель демонстрирует стабильную работу даже в периоды быстрого таяния льда. При тестировании на исторических данных средняя ошибка прогноза на 3, 6 и 12 месяцев составила менее 6%.
«Это исследование преодолевает ограничения традиционных физических моделей, исследуя сложное взаимодействие различных факторов окружающей среды, влияющих на изменения арктического морского льда», — отметил руководитель работы профессор Джунгхо Им. Анализ модели также показал, что солнечная радиация и ветер являются особенно влиятельными факторами в районах с тонким льдом.