Способность моделировать и прогнозировать размер океанских волн важна для рыбной промышленности как с логистической, так и с экономической точки зрения. По сути, чем больше волны, тем дороже рыба. Существующие модели океанских волн используют численные методы для решения уравнений волнового воздействия ветра и энергии океанских волн для получения будущих прогнозов океанских волн.

Однако, несмотря на то, что можно получить хорошие результаты, такие модели требуют большого количества вычислительных ресурсов, отнимают много времени и стоят дорого. Но существует ли альтернативный метод, который мог бы делать прогнозы волн быстрее и в то же время обеспечивать примерно такой же уровень точности?

В работе, недавно опубликованной в журнале Atmospheric and Oceanic Science Letters, профессор Луо Цзинцзя и соавторы из Института исследования климата и прикладных границ (ICAR) Нанкинского университета информационных наук и технологий (NUIST) попытались решить эту проблему на основе своей недавней предварительной работы по использованию методов искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования океанских волн.

"Сравнивая несколько методов, наша двухступенчатая модель ConvLSTM демонстрирует хорошую точность в предсказании океанских волн", - говорит профессор Луо. "Мы также провели эксперименты в реальном времени и обнаружили, что эффект от использования ветров, предсказанных моделью, в качестве замены также хороший".

"Далее мы планируем интегрировать нашу модель ИИ в модель системы климатического прогнозирования NUIST, используя предсказанные ею ветры в качестве входных данных модели ИИ для прогнозирования океанских волн, что будет более экономичным и экономным по времени, чем использование модели океанских волн", - добавляет профессор Луо.