Машинное обучение улучшит прогнозы климата

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали метод, который позволяет значительно ускорить и удешевить прогнозы изменений климата. Новый подход, описанный в статье, опубликованной в журнале Journal of Advances in Modeling Earth Systems, использует машинное обучение для снижения вычислительных затрат при работе с существующими климатическими моделями.

Основная сложность в текущих климатических моделях заключается в том, что они не могут обеспечить быструю и экономичную обработку информации на малых масштабах, таких как размер города. Новый метод позволяет использовать преимущества существующих моделей, снижая при этом вычислительные затраты.

Используя машинное обучение, исследователи смогли создать супер-разрешение данных, что позволило получить результаты с высоким разрешением в значительно более короткие сроки. Новый метод также требует гораздо меньше обучающих данных, что делает его более эффективным и экономичным.