W oparciu o technologię konwolucyjnych sieci neuronowych naukowcy z Instytutu Fizyki Atmosfery (IAP) Chińskiej Akademii Nauk opracowali model głębokiego uczenia, do przewidywania przestrzennego wzorca anomalii temperatury powierzchni morza w równikowym Pacyfiku.
Naukowcy uważają, że zjawiska takie, jak El Nino na środkowym Pacyfiku mogą mieć dalekosiężny wpływ na globalny klimat, przez co dokładne prognozy mają kluczowe znaczenie dla gotowości i zmniejszenia ryzyka.
„To badanie pokazuje potencjał sztucznej inteligencji w przewidywaniu znaczących wydarzeń klimatycznych, takich jak El Nino, które mogą mieć niszczycielskie skutki na całym świecie” – powiedział Huang Ping, naukowiec z IAP i współautor badania opublikowanego niedawno w czasopiśmie Advances in Atmospheric Sciences.
Według badania model AI przewyższa tradycyjne modele dynamiczne pod względem dokładności, szczególnie w przewidywaniu anomalii temperatury powierzchni morza w środkowo-zachodniej równikowej części Pacyfiku.
Badanie sugeruje również, że model hybrydowy, który łączy prognozy zarówno z modelu AI, jak i modeli dynamicznych, osiąga jeszcze wyższą dokładność w przypadku zdarzeń El Nino na środkowym i wschodnim Pacyfiku.
