APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

Исследование метеорологических кадетов: прогнозирование морского льда

Кадет ВВС США Беатрис Ши разработала модель машинного обучения для прогнозирования морского льда в Арктике, что может изменить подход к метеорологии и помочь в решении реальных проблем.

Кадет 2-го класса Беатрис Ши, обучающаяся в Академии ВВС США, с ранних лет проявляла интерес к Арктике. С началом курса метеорологии в 2022 году она решила превратить свою увлеченность в исследовательский проект, сосредоточив внимание на использовании машинного обучения для прогнозирования морского льда в этом регионе. По данным стратегии Арктики Министерства ВВС США, точные прогнозы морского льда могут способствовать стабильности в Арктике.

Совместно с преподавателями метеорологии Ши разработала модель, которая применяет машинное обучение для прогнозирования льда. Она отметила, что использование машинного обучения в этой области может изменить восприятие и применение технологий в метеорологии. Машинное обучение, как подполе искусственного интеллекта, позволяет компьютерам обучаться на больших объемах данных без явного программирования.

В сентябре 2023 года Ши решила заняться проектом, который поможет ей развить навыки в машинном обучении с использованием языка программирования Python. После обсуждения своих идей с руководством кафедры она предложила проект по прогнозированию морского льда. Поддержка со стороны преподавателей, таких как полковник Роуз Цзенг, вдохновила её углубиться в стратегическое значение Арктики.

Ши провела статистический анализ, чтобы выявить факторы, влияющие на концентрацию морского льда, используя параметры, такие как температура на высоте 2 метра и температура морской поверхности. Она обучила глубокую нейронную сеть на данных о морском льде за период с 2001 по 2016 годы, чтобы создать прогнозы. В ходе осеннего семестра 2023 года она разработала модель прямой нейронной сети, а затем перешла к сверточным нейронным сетям, результаты которых сравнила с предыдущими прогнозами.

В январе она представила свои результаты на 104-й ежегодной конференции студентов Американского метеорологического общества в Балтиморе. Кроме того, Ши сотрудничала с Лабораториями Сандия Министерства энергетики, занимаясь одновременным наблюдением за молниями с помощью геопространственных и наземных датчиков. Летом она планирует провести три недели, изучая искусственный интеллект и машинное обучение в Оук-Риджской национальной лаборатории в Теннесси.

Ши надеется, что её двойная специализация в метеорологии и прикладной математике поможет ей в поступлении в аспирантуру и карьере офицера метеорологической службы ВВС США после выпуска в 2026 году.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

На MWC 2026 ведущие компании, такие как Qualcomm и Nvidia, представили свои видения будущего 6G. Ожидается, что новая сеть обеспечит низкую задержку и высокую скорость, что откроет новые возможности для AI и XR технологий.
Теннесийская бабушка провела почти шесть месяцев в тюрьме после того, как система распознавания лиц ошибочно связала её с преступлением в Северной Дакоте, где она никогда не была. Обвинения были сняты, когда выяснили, что в момент преступления она находилась в Теннесси.
Южноуэльская полиция продемонстрировала современные технологии, такие как дроны и системы распознавания лиц, для обеспечения безопасности на массовых мероприятиях в Кардиффе.
Написать нам