01.05.2025

Внимание! В данный список включены заявленные доклады, включенные в программу конференции.

Если кто-то не нашел себя в списке, просьба сообщить по почте dlcp@sinp.msu.ru

С. А. Вострикова (1), М. А. Криницкий (1,2), С. К. Гулёв (2), М. П. Александрова (2)
(1) Московский физико-технический институт, (2) Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН

Влажность воздуха в приповерхностном слое атмосферы над океаном является ключевым климатическим параметром, влияющим на процессы переноса влаги и тепла между океаном и атмосферой, а также на динамику атмосферных процессов в целом. Международный массив данных о характеристиках океана и атмосферы (ICOADS) указывает на недостаточную плотность измерений влажности в начале XX века по сравнению с более поздними периодами, что создает сложности для адекватного анализа климатических тенденций относительной влажности. Представленные в литературе методы восстановления временных рядов влажности зачастую демонстрируют ограниченную точность, основываясь преимущественно на статистических и эвристических подходах. Наша работа направлена на повышение качества решения этой задачи за счёт применения методов машинного обучения. В настоящей работе решена задача в формулировке аппроксимации моментальных значений относительной влажности по данным сопутствующих измерений атмосферного давления, температуры воздуха, скорости и направления ветра, температуры поверхности океана, а также наблюдений количества и типов облачности на трёх ярусах. Кроме этого, в составе сопутствующих переменных используется код погоды по стандарту ВМО и расчетная высота солнца. В исследовании использованы модели машинного обучения следующих типов: линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг (CatBoost) и полносвязная искусственная нейронная сеть. Для повышения территориальной и временной специфичности разрабатываемых моделей мы провели исследование для каждой ячейки размером 5 градусов по широте и долготе и каждого сезона по отдельности. На основе полученных результатов были построены карты пространственного распределения ошибок моделей, которые позволили выявить регионы с высокой и низкой точностью аппроксимации влажности. Исследование подтвердило эффективность методов машинного обучения для восстановления климатических рядов, определило наиболее подходящие модели для этой задачи и обозначило перспективные направления для дальнейшей работы.

Белоусова О.(1,2), Криницкий М.А.(1,2)
(1) Московский физико-технический институт, (2) Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Обнаружение морского макромусора является важной задачей для защиты экосистем океана, поскольку загрязнение угрожает биологическому разнообразию и здоровью водных ресурсов. Однако сложность задачи заключается в большом разнообразии объектов, их малых размерах, частичном погружении под воду и слиянии с окружающей средой, что делает обнаружение затруднительным. В настоящей работе мы проводим сравнительный анализ современных методов нахождения морского макромусора на примере двух подходов. В первом из них проведена детекция объектов на цельных фотоснимках с помощью нейронной сети YOLO. Во втором подходе осуществлены поиск аномалий на отдельных фрагментах фотоснимков с помощью свёрточной нейронной сети ResNet50, обученной по методу Momentum Contrast (MoCo), а затем их классификация с помощью градиентного бустинга CatBoost. Особенностями предлагаемого во втором подходе алгоритма обучения стали разные способы сэмплирования фрагментов изображений поверхности моря, необходимых для контрастного самоконтролируемого обучения, и использование различных функций потерь. Качество обучения оценивалось с помощью метрики F1-Score в задаче распознавания объектов трёх типов: плавающий морской мусор, птицы и блики на камере.

11. Вострикова С.А., Московский физико-технический институт. Восстановление приповерхностной влажности атмосферы над океаном с применением методов машинного обучения.

Аннотация