Модель для прогнозирования штормовых приливов, использует ИИ и законы физики
Ученые Университета Сан-Паулу разработали модель, которая может предсказать с высокой точностью штормовые нагоны, даже при недостатке данных. Модель основана на машинном обучение и на учете физических законов.
ИИ-моделям нужно много надежных данных, а их не всегда хватает, тогда недостаток данных могут восполнить законы физики. Они позволяют «перекинуть мостик» между данными и построить надежное предсказание.
Ученые Университета Сан-Паулу разработали модель, которая может предсказать с высокой точностью штормовые нагоны, даже при недостатке данных. Модель основана на машинном обучение и на учете физических законов.
Прогнозирование экстремальных явлений имеет важное значение для защиты уязвимых регионов. Город Сантос на побережье штата Сан-Паулу (Бразилия) является крупнейшим портом Латинской Америки. Он стал объектом серьезных тематических исследований, не в последнюю очередь из-за штормовых нагонов, которые угрожают его инфраструктуре и местным экосистемам.
Физика + ИИ
Модели, используемые для прогнозирования уровня моря, приливов, высоты волн и т. д., основаны на дифференциальных уравнениях, содержащих временную и пространственную информацию, такую как астрономический прилив (определяемый относительным положением Солнца, Луны и Земли), скорость и направление ветра, скорость течения,