ИССЛЕДОВАНИЕ · RESEARCH · #1978
Microsoft выпустила в открытый доступ «Probabilistic Bias Correction» для улучшения прогнозов на 2–6 недель
Исследователи Microsoft опубликовали работу в Nature и выложили в открытый доступ ПО Probabilistic Bias Correction (PBC), которое с помощью машинного обучения корректирует систематические смещения в существующих погодных моделях; авторы сообщают, что PBC улучшил показатели модели ECMWF по большинству задач для осадков и температуры и может работать на CPU. В работе есть соавторы из MIT и ECMWF, метод тестируют партнёры, включая Rhiza Research и Метеослужбу Кении.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- Исследователи Microsoft опубликовали работу в Nature и выложили в открытый доступ ПО Probabilistic Bias Correction (PBC), которое с помощью машинного обучения корректирует систематические смещения в существующих погодных моделях; авторы сообщают, что PBC улучшил показатели модели ECMWF по большинству задач для осадков и температуры и может работать на CPU.
- В работе есть соавторы из MIT и ECMWF, метод тестируют партнёры, включая Rhiza Research и Метеослужбу Кении.
- Открытый и экономичный метод машинного обучения, который снижает смещения в ведущих погодных моделях, может сделать более надёжные среднесрочные прогнозы доступными для агентств с ограниченными ресурсами.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Открытый и экономичный метод машинного обучения, который снижает смещения в ведущих погодных моделях, может сделать более надёжные среднесрочные прогнозы доступными для агентств с ограниченными ресурсами.