Группа исследователей из Университета Кордовы, Испания, разработала и оценила модели для прогнозирования солнечной радиации в девяти местах на юге Испании и Северной Каролины, США. Эти места охватывают ряд различных геоклиматических условий и характеризуются разным уровнем влажности, температуры, разным расстоянием к морю, различным уровнем высоты и другими характеристиками.

Интересно Какие объекты во Вселенной являются крупнейшими: подборка

Детали исследования

Одним из главных достижений созданных учеными моделей является то, что им нужны только тепловые данные для оценки суточной солнечной радиации. Такая информация получается благодаря недорогим сенсорам мониторинга температуры, которые могут не иметь отношения к научной группе, ведь информацию можно взять из сети.

Одной из проблем, существующих сейчас в моделях на основе искусственного интеллекта, является конфигурация внутренних параметров, которые называются гиперпараметрамы,
– отмечает главный автор работы Хуан Антонио Беллидо.

Для решения этой проблемы научная группа использовала автоматический алгоритм, называемый байесовской оптимизацией, которая отвечает за эффективный и быстрый поиск нужных параметров, чтобы модели получали эффективные и точные результаты.

Хотя все используемые модели могут быть классифицированы как так называемые "контролируемые модели", то есть те, которые требуют обучения с помощью вливания в них данных. И все же их можно разделить на несколько отдельных групп:

  • Модели, основанные на нейронных сетях, функционирование которых аналогично функционированию нейронов (Multilayer Perceptron – MLP, Extreme Learning Machine – ELM и Generalized Regression Neural Networks – GRNN)
  • модели, основанные на "типологии дерева" (Random Forest – RF и Extreme Gradient Boost – XGBoost),
  • другие модели, такие как Support Vector Machine (SVM).

Интересно Ученые научились добывать электричество из человеческого организма: исследование

Эти модели использовали в зонах с различными климатическими зонами, что позволило применить их данные для всей поверхности Земли. Оценка моделями уровня радиации улучшалась благодаря тому, что они "проходили обучение" на разных участках. Это в свою очередь обеспечивало гораздо лучшие результаты по сравнению с текущими моделями, обеспечивая большую точность при оценке суточных значений солнечной радиации.

Точная оценка солнечной радиации имеет жизненно важное значение, поскольку она является ключевой переменной в развитии сельскохозяйственных культур.