Instructed Glacier Model очень эффективна по сравнению с хорошо зарекомендовавшими себя инструментами моделирования. В новой модели используется метод машинного обучения, который значительно ускоряет моделирование ледников, сохраняя при этом высокий уровень точности (степень, в которой симуляция или модель точно воспроизводит объект или процесс, для представления которых она предназначена).
Instructed Glacier Model реализует искусственную нейронную сеть, которая представляет собой компьютерную систему, имитирующую нейронные сети, обнаруженные в нашем мозгу. Нейронная сеть была «обучена» с помощью данных из моделей ледяных щитов, чтобы она могла имитировать динамику льда. Этот процесс обучения называется машинным обучением и считается частью области искусственного интеллекта. Методы моделирования до ИИ требовали большого участия человека, наблюдения и принятия решений, тогда как с машинным обучением компьютерная система самостоятельно управляет процессом обновления модели.
Данная модель заменяет наиболее требовательный к вычислениям компонент модели с помощью нейронной сети, обученной на больших наборах данных. Она может прогнозировать поток льда на основе заданных переменных и упрощенных процессов для использования в глобальном моделировании ледников, а также при исследовании ледниковых сред в прошлом.
По материалам сайта news.climate.columbia.edu
Присоединяйтесь к ОК, чтобы посмотреть больше фото, видео и найти новых друзей.
Нет комментариев