В Томском государственном университете создан метод восстановления параметров облаков верхнего яруса, основанный на атмосферной оптике и машинном обучении. Российское издание «Монокль» приводит сведения пресс-службы университета.
Метод объединяет данные лидарных измерений с земли, спутниковые наблюдения и аэрологическое зондирование. Алгоритмы машинного обучения используются для выявления взаимосвязей в атмосферных данных и восстановления характеристик облаков.
Вместо непосредственного обучения на исходных метеорологических показателях ученые обработали архив ERA5 за 15 лет — с 2009 по 2023 год. Данные преобразовали в компактные цифровые коды, учитывающие изменения температуры, влажности, давления и ветра на разных высотах.
Десятки вариантов глубоких нейросетей сравнили в специальном конкурсе. Максимальную точность показала архитектура, предложенная магистрантом второго курса ИПМКН ТГУ. Автор решения уже работает вместе с научной группой над подготовкой модели к практическому применению.