Машинное обучение помогло ученым точнее предсказывать поведение ураганов

Модель для прогнозирования развития ураганов на базе алгоритмов машинного обучения разработали специалисты НАСА, 25 августа сообщает журнал Geophysical Research Letters.

Возможности предсказания поведения ураганов затруднительны тем, что оно зависит от большого количества параметров атмосферы, как в окружающем ураган пространстве, так и внутри самого урагана. Так же точность предсказания зависит от суточного увеличения скорости ветра.

При усилении ветра за сутки на 30 км/ч существующая модель Национального центра ураганов США не дает достаточно точных прогнозов его развития — будет он усиливаться или ослабевать, определить трудно.

Проанализировав данные со спутников, ученые выявили наиболее характерные параметры, которые влияют на усиление или ослабление ураганов. К ним относятся: количество осадков внутри урагана, наличие льдинок в облаках и температура воздуха в эпицентре.

Основываясь на этих данных, модель, используя алгоритмы машинного обучения, рассчитывает вероятность усиления урагана.

Результаты тестирования показали, что новая модель способна для урагана, скорость ветра которых увеличивается за сутки на 56 км/ч, предсказать его поведение на 60% точнее существующей модели, а при усилении ветра на 64 км/ч — точность на 200% выше.