Машинное обучение дает более четкое представление о движении океана

Океанографы используют спутники для измерения высоты поверхности океана. Эти данные помогают картировать циркуляцию океанических течений и понимать их роль в переносе тепла и изменении климата. Спутник SWOT, запущенный в конце 2022 года, способен делать снимки высоты морской поверхности с беспрецедентно высоким разрешением — десятки километров вместо сотен.

Однако традиционные физические методы перевода данных о высоте поверхности в информацию о течениях на таком мелком масштабе не работают. Это связано с тем, что высокое разрешение позволяет также детектировать внутренние волны под поверхностью, которые не влияют на течения, но создают «шум» в наблюдениях.

Исследователи под руководством Цию Сяо представили новый метод машинного обучения, который использует данные SWOT для оценки различных параметров течений в верхнем слое океана. Метод применяет вычислительный подход, вдохновленный человеческим зрением, — сверточную нейронную сеть, обученную на реалистичных симуляциях высоты поверхности и динамики течений. Результаты опубликованы в Journal of Advances in Modeling Earth Systems.

Ученые показали, что их подход позволяет использовать данные высокого разрешения для оценки характеристик течений. Улучшение понимания того, как течения переносят тепло и углерод, поможет точнее изучать и прогнозировать изменение климата.

Исследователи отмечают, что эта работа — доказательство концепции, и метод требует дальнейшей доработки, прежде чем его можно будет надежно применять к реальным данным SWOT.

Тем временем спутник SWOT продолжит собирать высокодетальные изображения не только океанов, но и почти всех поверхностных вод планеты, включая озера, реки и водохранилища.