Специалисты Томского госуниверситета объединили атмосферную оптику и технологии машинного обучения для анализа облаков верхнего яруса. Новый подход должен помочь точнее восстанавливать параметры атмосферы.
В основу метода легли данные лидарного, спутникового и аэрологического зондирования. Российская ГТРК «Томск» сообщает, что разработка также рассчитана на мониторинг экологической обстановки.
Для обучения модели ученые обработали 15-летний архив ERA5 за период с 2009 по 2023 год. Метеорологические данные преобразовали в цифровые представления, сохраняющие взаимосвязи основных параметров атмосферы.
Разные варианты глубоких нейросетей проверили в рамках специального конкурса. Самую точную архитектуру предложил магистрант ТГУ, после чего он продолжил работу над практическим внедрением модели вместе с исследовательской группой.