Репозиторий
Полесского государственного университета
ISSN (online): 2310-7413
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/34991| Название: | Использование искусственного интеллекта для мониторинга и прогнозирования климатических изменений |
| Другие названия: | Using artificial intelligence for limate monitoring and forecasting changes |
| Авторы: | Осташко, О.Ю. Зборина, Д.А. Ostashko, O.Y. Zborina, D.A. |
| Ключевые слова: | искусственный интеллект прогнозирование погоды климатические изменения тайфуны наводнения рекуррентные нейронные сети адаптация artificial intelligence weather forecasting climate changes typhoons floods recurrent neural networks adaptation |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издательство: | Пинск : Полесский государственный университет |
| Библиографическое описание: | Осташко, О. Ю. Использование искусственного интеллекта для мониторинга и прогнозирования климатических изменений / О. Ю. Осташко, Д. А. Зборина // Материалы V международной научно-практической конференции «Инжиниринг: теория и практика», Полесский государственный университет, г. Пинск, Республика Беларусь, 25 апреля 2025 г. / [ редкол.: В. И. Дунай, И. А. Пригодич ] ; Полесский государственный университет [и др.]. – Пинск : ПолесГУ, 2025. – С. 163-166. |
| Аннотация: | Статья посвящена анализу применения методов искусственного интеллекта (ИИ) в задачах мониторинга и прогнозирования климатических изменений. Рассматриваются современные достижения в области использования нейросетевых моделей, включая глубокие и рекуррентные нейронные сети, трансформеры и ансамблевые подходы. Приведены примеры успешных внедрений ИИ-систем в США, России и странах Юго-Восточной Азии, включая прогнозирование ураганов, тайфунов, повышение точности долгосрочных климатических моделей, а также мониторинг лесных пожаров. |
| Описание: | The article is devoted to the analysis of the application of artificial intelligence (AI) methods in the tasks of monitoring and forecasting climate changes. Modern achievements in the field of using neural network models, including deep and recurrent neural networks, transformers and ensemble approaches, are considered. Examples of successful implementationsof I-systems in the USA, Russia, and Southeast Asian countries are given, including forecasting hurricanes and typhoons, improving the accuracy of long-term climate models, and monitoring forest fires. |
| Располагается в коллекциях: | 2025 год |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Ispolzovanie_iskusstvennogo.pdf | 356.17 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все ресурсы в архиве защищены авторским правом, все права сохранены.