News
27 February 2024
Applied Sciences: Искусственные нейронные сети для определения эмпирической связи между метеорологическими параметрами и характеристиками облаков верхнего яруса. О.Кучинская, М.Пензин, Ю.В. Бордулев, В. Костюхин, И. Брюханов, Е. Ни, А. Дорошкевич, И. Животенюк, С. Волков, И. Самохвалов
Applied Sciences: Artificial neural networks for determining the empirical relationship between meteorological parameters and high-level cloud characteristics. O.Kuchinskaia, M. Penzin, Yu. Bordulev, V. Kostyukhin, I.Bryukhanov, E. Ni, A.Doroshkevich, I. Zhivotenyuk, S.Volkov, I. Samokhvalov
![](/images/image(82).png)
Изменение климата является одной из наиболее значительных глобальных проблем нашего времени. Применение методов машинного обучения дает возможность не только обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, но и выявлять закономерности, которые пока не могут быть выявлены другим инструментам. Ученые Томского государственного университета и Института оптики атмосферы им. В. Е. Зуева СО РАН проанализировали особенности применения искусственных нейронных сетей для нахождения взаимосвязей между метеорологическими параметрами атмосферы и оптическими и геометрическими характеристиками облаков верхнего яруса, содержащих кристаллы льда.
![](/images/image(83).png)