This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
MetNet-2. Глубокое обучение для 12 часового прогноза осадков.
Прогнозирование погоды обычно опирается на традиционные методы, основанные на физике и использующие крупнейшие в мире суперкомпьютеры (об этом очень хорошо написано у Вастрика). Такие методы ограничены высокими вычислительными требованиями и чувствительны к приближениям физических законов, на которых они основаны.
Глубокое обучение предлагает новый подход к вычислению прогнозов (как например в недавней работе от DeepMind). Модели глубокого обучения не включают в себя явные физические законы, а учатся предсказывать погодные условия непосредственно на основе наблюдаемых данных и способны вычислять прогнозы быстрее, чем методы, основанные на физике.
В новой работе, Google AI демонстрирует нейросеть для прогнозирования осадков на следующие 12 часов (с пространственным разрешением в 1 км и временным разрешением в 2 минуты).
📎 Статья
🔭 Блог-пост
#ScientificML #earthscience #meteorology
Прогнозирование погоды обычно опирается на традиционные методы, основанные на физике и использующие крупнейшие в мире суперкомпьютеры (об этом очень хорошо написано у Вастрика). Такие методы ограничены высокими вычислительными требованиями и чувствительны к приближениям физических законов, на которых они основаны.
Глубокое обучение предлагает новый подход к вычислению прогнозов (как например в недавней работе от DeepMind). Модели глубокого обучения не включают в себя явные физические законы, а учатся предсказывать погодные условия непосредственно на основе наблюдаемых данных и способны вычислять прогнозы быстрее, чем методы, основанные на физике.
В новой работе, Google AI демонстрирует нейросеть для прогнозирования осадков на следующие 12 часов (с пространственным разрешением в 1 км и временным разрешением в 2 минуты).
📎 Статья
🔭 Блог-пост
#ScientificML #earthscience #meteorology