MIT построил модель, предсказывающую наводнение, которого никогда не было: 300 мм осадков на Нью-Йорк при рекорде около 200

Кай Чан, аспирант машиностроительного факультета, и профессор Темис Сапсис из Центра вычислительной науки и инженерии MIT опубликовали метод порождения сценариев экстремальной погоды, которых нет нигде в исторических записях. Погодные модели машинного обучения учатся на том, что уже случилось, а значит, самые редкие и самые разрушительные события — именно те, которые они видели меньше всего, а часто не видели вовсе. Их подход, названный Extreme Event Aware, или η-обучение, соединяет два типа данных: подробные пространственные карты за короткое окно наблюдений и долгосрочную точечную статистику о том, как часто случаются экстремумы заданной величины. Статистика ограничивает карты, поэтому модель может нарисовать никогда не наблюдавшийся, но не абсурдный ни физически, ни статистически рисунок осадков и приложить к нему оценки длительности, интенсивности и площади охвата. Обученная на шести месяцах карт и 25 годах статистики по осадкам в США, она построила для Нью-Йорка правдоподобные карты дождя, доходящие до 300 миллиметров, при историческом максимуме около 200. Работа вышла в Nature Communications 20 августа.

✓ Проверено · 2 источников

Похожие новости