Как стать автором
Поиск
Написать публикацию
Обновить

Нейросети со льдом: как мы разрабатываем методы ИИ для повышения эффективности прогнозирования морского льда в Арктике

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров2K
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии2

Комментарии 2

Есть кто одолел?

Сразу напрашиваются 2 вопроса:

  1. Не пробовали по использованным в статье метрикам сравнить не только ансамблевую модель но и многолетние средние (не по картинкам а именно по метрикам), насколько вырастает точность?

  2. С точки зрения физики понятно, что на поведение льдов в неком регионе Арктики влияет состояние льдов, но и состояние атмосферы и температуры океана, течений, инсоляции не только в этом регионе, но и в соседних т.е. граничные условия. Ваша модель о граничных условиях ничего не знает. Есть какое-то обоснование того, что граничные условия, т.е. все что происходит за рассматриваемым регионом не особо важно? Или грубо говоря информация о том что будет в глобальных условиях содержится в исторических данных по конкретному региону?

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий