Улучшенный процесс искусственного интеллекта может точнее прогнозировать водные ресурсы

Исследователи из Университета штата Вашингтон разработали новую компьютерную модель, которая использует усовершенствованный процесс искусственного интеллекта для более точного измерения снежного покрова и доступности воды на обширных территориях на западе США. Модель позволяет прогнозировать доступность воды в районах, где снег не измеряется физически.

Эта информация крайне важна для планирования водопользования на западе США, где «каждая капля воды» распределена для орошения, гидроэнергетики, питьевого водоснабжения и экологических нужд. Каждой весной управляющие агентства принимают решения об использовании воды на основе данных о количестве снега в горах. В регионе, где более половины речного стока формируется за счет таяния снега, понимание динамики снежного покрова критически важно для всех решений.

«Эта проблема глубоко связана с самим образом жизни в этом регионе на западе США», — отметила соавтор исследования Кирти Раджагопалan. Модель, описанная в Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, превзошла другие модели машинного обучения в сравнении с данными более чем 300 снегомерных станций. Ключевым улучшением стал учет как временных, так и пространственных данных, в отличие от предыдущих моделей, фокусировавшихся только на временных рядах для отдельных точек.