Машинное обучение использовали для создания физической модели океанических течений

Исследователи изучают движение течений для того, чтобы владеть информацией о проблемах океана, таких как, нефтяные и пластиковые загрязнения, а также следить за передвижением рыб и водорослей. Знание особенностей направления течений помогает в прогнозировании погоды и ликвидации загрязнений после технологических аварий. Учёные из Массачусетского технологического института при помощи машинного обучения создали физическую модель океанических течений, которая помогает предсказывать направления и скорость течений. Результаты исследования опубликованы на arXiv.

Для исследования течений в океанах инженеры устанавливают буи с GPS. Благодаря наблюдению за буями учёные определили скорость и направление течений, а также выявили такие особенности океанических движений, как дивергенция и закрученность. Бывает так, что несколько течений встречаются друг с другом и опускаются на дно, а иногда наоборот, поднимаются наверх и растекаются в разные стороны. Всё это учитывалось при создании нового алгоритма. Созданная модель ещё далека от совершенства и требует дальнейшей доработки. Исследователи планируют научиться рассчитывать изменения течения во временных отрезках, а также хотят удалить проблему шумов, присутствующих в записи — они мешают обучению алгоритма.