Опубликованная статья в журнале Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence отразила использование машинного обучения для оптимизации систем прогнозирования наводнений и бурь.
Согласно исследованию, модель, разработанная под руководством Анны Елены Реали Коста из Университета Сан-Паулу, использует машинное обучение и физические модели, что позволяет улучшить точность прогнозов.
Инновационный подход включает новую технику представления времени в нейронных сетях, что позволяет учитывать пропущенные данные и интегрировать многомодальные данные, такие как спутниковые изображения и числовые модели.
Эта методика способствует улучшению точности прогнозов.
