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

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.