Штучний інтелект допоможе прогнозувати заморозки з точністю до хвилини

Машинне навчання може бути використане для прогнозування того, в якому географічному регіоні може статися заморозок на ґрунті.

Про це пише propozitsiya.com із посиланням на agroxxi.

Прогнозування погоди для конкретного явища, такого як заморозки, важливе для фермерів, садівників, яким необхідно знати, чи ймовірний ризик для сільськогосподарських культур, таких як фруктові дерева і виноград. Крім того, машинне навчання допоможе підвищити безпеку дорожнього руху, оскільки дорожні служби отримуватимуть точніші прогнози щодо ймовірності заморозків або ожеледиці на дорогах.

Лія Дін, Йосуке Тамура, Косуке Ноборіо та Кадзукі Сібуя з Університету Мейдзі до Кавасакі, Японія, досліджували причину та наслідки, які неминуче призводять до заморозків, коли дані з датчиків за допомогою алгоритмів можуть бути проаналізовані. Тим самим підвищується точність прогнозу.

У новій роботі вчені представили методи комп'ютерного моделювання утворення інею. Серед цих методів — причинно-наслідкові та асоціативні моделі. Вони також пропонують основу для гібридної системи, яка може забезпечити короткостроковий прогноз заморозків протягом кількох годин та продемонструвати, як його можна використовувати для більш довгострокового прогнозу, наприклад, протягом найближчих кількох днів.

Існує два типи морозу. Є замерзла роса (водяний іній). Це відбувається, коли водяна пара з атмосфери конденсується у вигляді крапель вологи на поверхні, наприклад рослин, коли температура падає нижче точки роси, але вище точки замерзання води. Однак потім температура на поверхні падає нижче замерзання, що призводить до затвердіння роси.

Другий тип інею — це осадовий іній (білий іній), який утворюється, коли температура поверхні спочатку нижче нуля, і тому замість того, щоб конденсуватися на поверхні і згодом замерзати, вода з атмосфери твердне на поверхні.

Вчені зазначають, що температура повітря є основним критерієм при прогнозуванні заморозку. Але просторові дані, які можна отримати, не завжди точні. Більше того, температура — не єдиний фактор, який впливає на те, чи утворюється іній чи ні. Інші параметри, такі як вологість, швидкість і напрям вітру, хмарність, також впливають. Зрештою, незалежно від того, станеться заморозок чи ні, можна розглядати як сукупність факторів. Інструменти машинного навчання здатні обробляти великий масив даних, і за допомогою алгоритму знаходити можливу відповідь на дане питання могли б запропонувати більш своєчасний прогноз.

Нова комп'ютерна модель може запропонувати щохвилини прогноз морозів з інформуванням від однієї до трьох годин, щоб попередити всіх, хто потребує завчасного попередження про заморозки.