В МТУСИ ведутся исследования динамики изменения температур по данным метеорологических станций за период инструментальных наблюдений в Антарктиде. На примере российской станции Восток изучена возможность прогнозирования краткосрочных температурных изменений с использованием возможностей современных информационных технологий.
В ходе исследования собраны, систематизированы и проанализированы доступные данные о средних температурах.
Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, дерево решений, случайный лес, CatBoost, метод опорных векторов (SVM), Lasso-регрессия, Ridge-регрессия,) а также данным, полученным в рамках дополнительного исследования медианных значений температурных данных и моделей, предсказывающих отклонения от медианы, удалось добиться предварительных результатов. Исследование выявило различные перспективы предсказаний в зависимости от временных периодов и методов машинного обучения. Однако существует ряд проблем. Требуется дальнейшее исследование и учет множества факторов.
В ходе исследования собраны, систематизированы и проанализированы доступные данные о средних температурах.
Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения (линейная регрессия, дерево решений, случайный лес, CatBoost, метод опорных векторов (SVM), Lasso-регрессия, Ridge-регрессия,) а также данным, полученным в рамках дополнительного исследования медианных значений температурных данных и моделей, предсказывающих отклонения от медианы, удалось добиться предварительных результатов. Исследование выявило различные перспективы предсказаний в зависимости от временных периодов и методов машинного обучения. Однако существует ряд проблем. Требуется дальнейшее исследование и учет множества факторов.
«Попытка предсказать температуру на ближайшие 5 лет (2023-2027 гг.) оказалась более сложной. Это может быть связано с тем, что модели, обученные на исторических данных, не учитывают возможные изменения климата и другие внешние факторы, которые могут иметь значительное воздействие на будущие температурные тренды», – сказала Жанна Жукова, старший преподаватель кафедры «Экология, безопасность жизнедеятельности и электропитание» МТУСИ.
Проведенные исследования создают базу для дальнейших исследований в области климатических изменений. Студенты исследовательской группы предполагают в дальнейших исследованиях использовать дополнительные климатические параметры и различные вариации нейронных сетей.
«Кафедра «Экология, безопасность жизнедеятельности и электропитание» МТУСИ привлекает студентов к научно-исследовательской деятельности, в том числе к прикладным исследованиям с использованием информационных технологий и возможностей искусственного интеллекта. Климатические исследования – перспективное направление, дающее возможность раскрыть свой творческий и профессиональный потенциал, участвовать в научно-практических конференциях и публиковать результаты своих исследований», – отметила Жанна Жукова.