Что алгоритмы глубокого обучения могут рассказать нам о снеге

Прочитано: 98 раз(а)


Канадцы думают, что много знают о снеге. Обсуждение зимней погоды стало практически национальным развлечением.

Но доктор философии факультета географии и рационального природопользования Университета Ватерлоо поднимает одержимость канадцев погодой на совершенно новый уровень.

Фрейзер Кинг изучает способы применения машинного обучения для прогнозирования характера осадков, особенно ежегодных снегопадов и таяния снега в контексте изменения климата.

В своем последнем исследовании, которое он провел с группой исследователей, включая его доктора философии. научного руководителя профессора Кристофера Флетчера, он выдвигает свою новую программу моделирования погоды под названием DeepPrecip.

«В этом новом исследовании мы работали над созданием модели, которая представляет собой вычислительную сеть с глубоким обучением», — говорит Кинг. «Точно измерить снег сложно. Были и другие модели, но они имеют некоторые ограничения. Наша новая модель помогает двигаться вперед».

DeepPrecip берет горы данных, которые существуют из показаний радара о снегопаде, а затем строит прогностические модели. Такие исследования чрезвычайно ценны в эпоху изменения климата.

«Я чувствую, что мы, как канадцы, несем ответственность за то, чтобы заботиться о земле и следить за ней, потому что это будет иметь глобальные последствия, поскольку климат продолжает нагреваться», — говорит Кинг.

«Одним из важных вопросов в науке об атмосфере является понимание изменений в снегопаде. Это довольно динамичный процесс, и его не так хорошо понимают. Любой прогресс, которого мы можем добиться в этой области, полезен».

Мобилизация знаний

Наряду с публикацией академических статей для распространения своих исследований, Кинг сделал своим приоритетом донесение своей работы до более широкой аудитории, включая других исследователей, не входящих в его дисциплину, и широкую общественность.

Для этого текущего проекта на DeepPrecip он опубликовал сообщение в блоге компании Graphcore, занимающейся искусственным интеллектом, и статью в популярном блоге Toward Data Science на Medium. Статья для широкой публики озаглавлена ​​остроумно: «Снится ли нейронным сетям падающий снег?» и намекает на знаменитый роман Филипа К. Дика.

В дальнейших усилиях по обеспечению доступности King сделал саму программу доступной с открытым исходным кодом на GitHub.

Он и его руководитель также входят в число финалистов конкурса Science Exposed Совета по естественным и инженерным исследованиям Канады (NSERC) за визуализацию модели DeepPrecip (см. изображение выше).

На протяжении всей своей академической карьеры Кинг всегда стремился переводить научные знания в доступные для широкой публики форматы. Он выиграл конкурс GRADflix Университета Ватерлоо 2019 года, в котором исследователям было предложено создать одноминутные видеоролики, которые донесли бы их работу до широкой аудитории.

«Я думаю, что очень важно не только провести хорошее исследование, но и потратить время на то, чтобы сообщить об этом более широкой аудитории», — говорит Кинг. «Возможность описать исследование заинтересованным сторонам и спонсорам, а также возможность рассказать о нем широкой публике — это главное для меня, и я надеюсь, что это может побудить других также заняться исследованием».

Что алгоритмы глубокого обучения могут рассказать нам о снеге



Новости партнеров