Работа опубликована в журнале Nature Communications.
С помощью нейронных сетей ученые реконструировали исторические данные о чрезвычайно теплых и холодных днях и ночах. Используемый метод получил название CRAI (искусственный интеллект для реконструкции климата). Он продемонстрировал высокую точность в анализе климатических аномалий даже для регионов с недостатком данных, таких как редкие метеостанции в полярных областях или Африке.
"Для проверки модели использовались архивные данные, охватывающие период с 1901 по 2018 год. В ходе работы были выявлены редкие и плохо задокументированные климатические события, такие как волна жары 1911 года или экстремально холодная зима 1929 года. Ранее эти явления упоминались эпизодически из-за недостаточной информации с метеостанций. CRAI позволил восстановить полную картину этих событий, включая их пространственные и временные характеристики", – говорится в исследовании.
Ученые подчеркивают, что внедрение ИИ в климатологию может стать ключевым инструментом для глобального анализа экстремальных явлений и их изменений. Применение CRAI к данным способствует значительному повышению точности реконструкций и прогнозов, особенно для регионов с ограниченным количеством наблюдений.
Ранее стало известно, что искусственный интеллект задействуют в Казахстане в законотворческой работе. По словам вице-министра юстиции Бекболата Молдабекова, ИИ будет помогать депутатам искать противоречия в законопроектах и анализировать схожие нормы в нормативных правовых актах (НПА).
