Заказчики: Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ) Подрядчики: Яндекс.Облако (Yandex Cloud) Продукт: Yandex DataSphereВторой продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) Дата проекта: 2022/08 — 2023/03
|
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: Робототехника
|
2023: Разработка нейросети для предсказания Эль-Ниньо
Ученые НИУ ВШЭ совместно с Yandex Cloud разработали нейросеть для предсказания Эль-Ниньо. Об этом НИУ ВШЭ сообщил 20 апреля 2023 года.
Данный алгоритм помогает точнее прогнозировать изменение средней температуры океанических вод на поверхности, которое способно вызывать природные бедствия в отдельных регионах мира. На апрель 2023 года модель уже предсказывает Эль-Ниньо на 1,5 года вперед, а в будущем срок прогноза ученые планируют увеличить до 2 лет.
Эль-Ниньо - изменение распределения температуры поверхности воды в Тихом океане, которое влияет на погоду и способно вызывать природные катаклизмы в отдельных регионах.
Нейросеть моделирует среднюю температуру в экваториальной зоне Тихого океана в перспективе. При Эль-Ниньо экваториальная часть становится теплее обычного. Также существует обратный процесс со снижением температуры в океане - Ла-Нинья. Такой сменный цикл происходит каждые 2–7 лет. Эти колебания оказывают значительное влияние на погоду во многих странах мира и могут повышать риск возникновения пожаров, засух, наводнений и неурожаев.
Научная группа НИУ ВШЭ обучила нейросети на массиве из тысяч температурных карт с синтетическими и реальными данными, собранными с 1800 года по апрель 2023 года. Помимо стандартных методов машинного обучения для прогноза подобных явлений, ML-специалисты тестируют в обучении архитектуру Autoformer. Благодаря этому можно качественно обрабатывать последовательность температурных карт. Для предобработки датасетов ученые использовали сервис ML-разработки Yandex DataSphere, в котором есть все необходимые инструменты и динамически масштабируемые облачные ресурсы для полного цикла разработки машинного обучения.
![]() | Проблемы глобального изменения климата становятся все актуальнее. Страшно даже не столько само потепление, сколько неизбежная «разбалансировка» климата на планете. Эффект Эль-Ниньо играет важнейшую роль в возникновении глобальных погодных и климатических флуктуаций, приводящих, например, к массовым неурожаям, и поэтому его прогнозирование особенно важно в текущих условиях усиливающейся климатической «разбалансировки», - отметил профессор-исследователь департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Дмитрий Ветров. | ![]() |
![]() | Облачные технологии помогают эффективнее проводить эксперименты в научной среде. В таких проектах, как исследование Эль-Ниньо, важен быстрый и гибкий доступ к сервисам для тестирования разных моделей машинного обучения. Каждый такой тест с новой архитектурой помогает как можно раньше и точнее предсказывать феномен, - рассказала директор по национальным стратегическим проектам Yandex Cloud Анна Лемякина. | ![]() |