Базу данных об облаках в верхних слоях атмосферы, собранную учеными Томского государственного университета (ТГУ), можно будет использовать для прогнозирования погоды и климата. Для анализа информации планируется применять машинное обучение и искусственный интеллект, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
Отмечается, что в университете с 2009 года регулярно выполняют эксперименты по зондированию облаков верхнего яруса на уникальной в стране экспериментальной установке — лидаре. Он применяется для дистанционного определения оптических и микрофизических характеристик аэрозольных образований в атмосфере. Изучение этих частиц помогает решать научно-исследовательские задачи, в частности для понимания влияния их свойств на климат.
«На основании масштабного анализа аэрологических и лидарных данных на территории Западной Сибири, а также последующего восстановления метеовеличин с использованием реанализа была создана новая маркированная база данных. Она включает результаты лидарных исследований атмосферы и вертикальные профили метеорологических величин для высот от 0 до 15 км. Сформированная база данных является уникальной и может быть использована для решения различных атмосферных задач посредством обучения алгоритмов», — отметила руководитель проекта Олеся Кучинская.
Эта база включает в себя результаты исследований на лидаре за 2009–2023 годы, данные сети аэрологических станций Сибири и данные реанализа ERA5 Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды. Для анализа этого массива данных ученые решили использовать опыт, который они приобрели во время участия в экспериментах на Большом адронном коллайдере. Физики адаптируют применяемые в ЦЕРН (европейская организация по ядерным исследованиям — прим. ред.) методы анализа сверхбольших массивов данных к задачам изучения атмосферы.
«Такие методы, в особенности с использованием нейронных сетей, способны в ряду квазициклических данных учитывать скрытые периодичности и строить алгоритмы обработки информации. То есть машинное обучение задает уникальную способность обучаться на примерах, узнавать в потоке „зашумленной“ и противоречивой информации характер ранее встреченных образов и ситуаций», — говорится в сообщении.
По словам ученых, это важно для прогнозирования количественных и качественных характеристик атмосферы, обусловленных региональными, природными, антропогенными и климатическими особенностями территорий. Работа ведется в рамках молодежного гранта Российского научного фонда.
Источник: ТАСС
