Инженеры сделали физически точную модель океанических течений
Она пригодится для прогноза погоды и поиска загрязнений в океане
Инженеры из MIT придумали модель, которая предсказывает океанические течения с помощью машинного обучения. Она хорошо отражает физические свойства течений, поэтому работает точнее других методов. Препринт исследования доступен на arXiv.org.
Ученые исследуют течения, чтобы получать информацию о состоянии океана: искать нефтяные и пластиковые загрязнения, отслеживать передвижение рыб и водорослей. Если знать направление течений, можно точнее предсказывать погоду или даже нейтрализовать последствия аварий, таких как пожар на буровой станции Deepwater Horizon в Мексиканском заливе в 2013 году. Данные о направлении течений помогут оценивать масштабы катастроф, чтобы защищать ближайшие воды и побережья.
Чтобы изучать течения, в океан запускают буи с GPS. По скорости движения буев определяют скорость и направление океанических течений, а также их закрученность и дивергенцию. Закрученность — это вращательное движение течения вокруг воображаемой оси, похожее на спираль. А дивергенция описывает, как вода опускается или поднимается в процессе движения. Иногда несколько течений объединяются и опускаются ближе ко дну, а иногда — поднимаются к поверхности и растекаются в разные стороны.
В 2019 году ученые начали моделировать океанические течения с помощью Гауссовского процесса. Это метод машинного обучения, который основан на вычислении вероятностей. Но первые Гауссовские модели течений оказались неточными с физической точки зрения. Дело в том, что в модель Гауссовского процесса можно добавить информацию о распределении данных. В старую модель добавлялась информация о распределении