Эта модель пригодится для прогноза погоды и поиска загрязнений в океане

N+1Наука

Инженеры сделали физически точную модель океанических течений

Она пригодится для прогноза погоды и поиска загрязнений в океане

Виктория Земляк

a064550ffa5b3d2a7c5e8fd571e19ef0.jpg
Edward Ryan and Tamay Özgökmen / University of Miami

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.

88f9c7c468f797aa1906618ddbd9ec7f.gif
Траектории 300 буев вокруг буровой станции Deepwater Horizon (DwH) в Мексиканском заливе, 2013 год. Consortium of Advanced Research for Transport of Hydrocarbons in the Environment

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

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

TESS отыскал экзогиганта у очень маломассивной звезды TESS отыскал экзогиганта у очень маломассивной звезды

TESS вновь обнаружил экзогиганта у маломассивной звезды

N+1
Захотелось перекусить ночью? 5 продуктов, которые можно себе позволить! Захотелось перекусить ночью? 5 продуктов, которые можно себе позволить!

Вот несколько советов для любителей ночных перекусов

ТехИнсайдер
Мухи распространили украденные у муравьев семена мирмекохорных растений Мухи распространили украденные у муравьев семена мирмекохорных растений

Как двукрылые насекомые распространяют семена

N+1
«Океан — это непрозрачный шар, в который мы тыкаем иголочкой»: чем занимаются океанологи и как попасть в эту профессию «Океан — это непрозрачный шар, в который мы тыкаем иголочкой»: чем занимаются океанологи и как попасть в эту профессию

Чем интересна океанология и что нужно, чтобы изучать океан?

Вокруг света
Психология влияния Психология влияния

Как не стать жертвой мастера влияния и убеждения

kiozk originals
«Ушац», покоривший Париж: как советский мем вошел в историю и что он значит «Ушац», покоривший Париж: как советский мем вошел в историю и что он значит

«Ушац»: не просто набор букв, а советский мем с историей

VOICE
Ритуалы в день рождения: что делать, чтобы привлечь удачу на весь год Ритуалы в день рождения: что делать, чтобы привлечь удачу на весь год

День рождения — не просто дата, которая прибавляет года и полезные презенты

VOICE
Почему женщины ненавидят друг друга: 3 причины Почему женщины ненавидят друг друга: 3 причины

Что побуждает женщин соревноваться друг с другом — даже при хороших отношениях?

Psychologies
8 продуктов питания для крепкого когнитивного и ментального здоровья 8 продуктов питания для крепкого когнитивного и ментального здоровья

Правильная и здоровая диета обязательно поднимет вам настроение!

ТехИнсайдер
20 фильмов Каннского фестиваля 20 фильмов Каннского фестиваля

Двадцатка лучших фильмов в программе Каннского кинофестиваля

Weekend
7 лучших ролей Алексея Серебрякова 7 лучших ролей Алексея Серебрякова

Алексей Серебряков — человек поразительно долгой карьеры

Maxim
Натуральное автохозяйство Натуральное автохозяйство

Импортозамещение, технологический суверенитет и другие актуальные понятия

Автопилот
Топ-6 нейросетей, которые умеют писать тексты Топ-6 нейросетей, которые умеют писать тексты

Рассказываем о лучших нейросетях, с помощью которых можно написать текст

CHIP
Нейросети дадут роботам трехмерное зрение Нейросети дадут роботам трехмерное зрение

Процесс обучения выходит (или вылетает) на улицу вместе с роботом

ТехИнсайдер
Разное мыло по-разному привлекло комаров к мытым рукам Разное мыло по-разному привлекло комаров к мытым рукам

Как мытье рук с мылом влияет на привлекательность человека для комаров

N+1
Отступление авангарда Отступление авангарда

Как Николай Суетин и Илья Чашник оказались молодыми художниками не вовремя

Weekend
«Бесит, когда актриса отталкивает мой язык»: Гоша Куценко рассказал о постельных сценах в кино «Бесит, когда актриса отталкивает мой язык»: Гоша Куценко рассказал о постельных сценах в кино

Гоша Куценко откровенно высказался об интимной стороне профессии

VOICE
Ленивцы против супербактерий: как тихони из тропических лесов помогут победить болезни человека? Ленивцы против супербактерий: как тихони из тропических лесов помогут победить болезни человека?

Как ленивцы могут помочь победить супербактерий?

Вокруг света
Средневековые колбы для дегустации мочи найдены на свалке лечебницы, возведенной на руинах куда более древнего строения Средневековые колбы для дегустации мочи найдены на свалке лечебницы, возведенной на руинах куда более древнего строения

Мусорная свалка эпохи Возрождения полна старых медицинских принадлежностей

ТехИнсайдер
Черная мамба: реальные факты о самой опасной змее на свете Черная мамба: реальные факты о самой опасной змее на свете

Как много вы знаете о черной мамбе?

ТехИнсайдер
Темная материя ведет себя не как частица, а скорее как волна Темная материя ведет себя не как частица, а скорее как волна

Как именно ведут себя элементы таинственной «темной материи»

ТехИнсайдер
«У меня сердце плачет»: Татьяна Веденеева рассказала, почему носила платья от Зайцева, а не от Юдашкина «У меня сердце плачет»: Татьяна Веденеева рассказала, почему носила платья от Зайцева, а не от Юдашкина

Татьяна Веденеева рассказала об опыте сотрудничества с российскими модельерами

VOICE
Мобилизация по-екатеринински Мобилизация по-екатеринински

Как беспрецедентный рекрутский набор помог России в войне с Турцией

Дилетант
10 лучших игр на Нинтендо Свитч: рейтинг 2023 года 10 лучших игр на Нинтендо Свитч: рейтинг 2023 года

Лучшие игры на Нинтендо 2023 года — 10 шедевров, обязательных к прохождению

CHIP
Почему сносят диковинный Дом Советов в Калининграде Почему сносят диковинный Дом Советов в Калининграде

Печальная история уникального здания, которое похоже на голову робота

Maxim
Виктор Сухоруков Виктор Сухоруков

Актер Виктор Сухоруков — о 90-х и сериале «Мир! Дружба! Жвачка!»

Собака.ru
Я — сноб: режиссер Олег Трофим Я — сноб: режиссер Олег Трофим

Режиссер Олег Трофим: чем он гордится и без чего не представляет свой день?

СНОБ
Как перестать просыпаться до будильника, и почему это происходит? Интересные факты! Как перестать просыпаться до будильника, и почему это происходит? Интересные факты!

Почему некоторые люди склонны постоянно просыпаться чуть раньше будильника

ТехИнсайдер
Зачем на самом деле была построена Великая Китайская стена? Зачем на самом деле была построена Великая Китайская стена?

Интересная и загадочная история Великой Китайской стены

Maxim
Наука о чужих. Жизнь и разум во Вселенной Наука о чужих. Жизнь и разум во Вселенной

Как складывались теории формирования Солнечной системы и Земли

Наука и жизнь
Открыть в приложении