Skuteczne prognozowanie opadów satelitarnych dzięki sieciom fizyko-warunkowanym
Wyobraź sobie: jesteś w samochodzie, za chwilę może lunąć deszcz, a Twoja aplikacja pogodowa nagle mówi „za 15 minut mocne opady” — tylko… nie ma radarów w regionie i system się myli. Brzmi znajomo? Właśnie temu problemowi przygląda się najnowsza praca naukowa Precipitation nowcasting of satellite data using physically conditioned neural networks (autorzy: Antônio Catão i in.). Dzięki niej mamy nie tylko model prognozowania opadów działający wyłącznie na danych satelitarnych, ale również model, który łączy uczenie głębokie z fizyką — czyli coś, co może działać tam, gdzie nie ma radarów. W skrócie: mniej „czarnej skrzynki”, więcej rozumienia – i lepsza prognoza tam, gdzie infrastruktura meteorologiczna jest ograniczona. ...