Вместо да изследва чертите на лицето, учени от Националния център за атмосферни изследвания на САЩ са обучили невронната мрежа за лицево разпознаване да търси признаци на гръмотевични бури, които влияят на образуването на градушки и прогнозират стойностите на им. И двата параметъра са изключително трудни за прогнозиране с помощта на конвенционалните методи.
Полученият многообещаващ резултат подчертава важността на разглеждането на цялата структура на гръмотевичната буря. „Ние знаем, че структурата на бурята влияе на образуването на градушка", казва Дейвид Джон Гание - ръководител на проекта. „В суперклетката е по-вероятно да се образува град, отколкото в гръмотевична фронт, например”, допълва той.
Хиляди метеорологични фактора влияят върху образуването на градушката по време на гръмотевична буря: определена влажност на въздуха, температурата, характерните възходящи потоци, промяната в посоката и скоростта на вятъра. Но дори да са налице всички тези критерии, размерът на градушките може да варира значително, в зависимост от пътя им в гръмотевичната буря и други условия.
Съвременните компютърни методи не могат да създадат математически модел на всички физически характеристики на гръмотевичната буря - това е твърде сложно. Машинното обучение обаче позволява да се заобиколи нуждата от модел.
Вместо това, невронната мрежа абсорбира огромно количество данни, търси модели в тях и се научава да подчертава характеристиките на бурята, които са важни за образуването на градушката.
Този път учените се обърнаха към невронната мрежа, за да анализират визуалните данни. Те обучиха модела върху изображения на симулирани бури и информация за температурата, налягането скоростта и посоката на вятъра. Невронната мрежа идентифицира характеристики, корелиращи с големината на градушките, и се научи да прави успешни прогнози.
Сега разработчиците ще тестват модела в реални условия, след което ще започнат практическото му приложение в метеорологията.
