Ученые адаптировали модель GraphCast для прогнозирования погоды на Марсе
I@itcnewsruавтор про «tech»
1 недИсследователи создали систему MarsCast на базе GraphCast для прогнозирования марсианской погоды, сократив время расчетов до 2 минут.
Использование ИИ позволяет в разы ускорить моделирование сложных атмосферных процессов на других планетах.
- MarsCast сокращает время прогнозирования с 30 минут до 2 минут.
- Модель способна предсказывать состояние атмосферы Марса на срок до 10 дней.
- Технология доказывает эффективность адаптации земных ИИ-моделей для нужд планетологии.
ИИ научили прогнозировать погоду на Марсе
Ученые адаптировали земную модель GraphCast для прогнозирования марсианской погоды. Новую систему назвали MarsCast.
Без дополнительного обучения она смогла воспроизвести текущее состояние атмосферы Марса, но быстро теряла точность. После обучения на данных Mars Climate Database модель научилась делать прогнозы на сутки вперед, а после 1000 эпох - до 10 дней.
MarsCast работает с сеткой 1° и выдает прогноз примерно за 2 минуты на GPU. Для сравнения, физической модели требуется около 30 минут на CPU.
Кратко (AI)
Ученые адаптировали нейросетевую модель GraphCast для предсказания погоды на Марсе, создав систему MarsCast. После дообучения на данных Mars Climate Database модель научилась строить прогнозы на 10 дней вперед, работая значительно быстрее традиционных физических моделей.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖