machine learning

Machine Learning Encoder Verbetert Weersvoorspellingen en Tsunami Voorspellingen

Machine Learning Encoder Verbetert Weersvoorspellingen en Tsunami Voorspellingen

Succesvolle testresultaten van een nieuwe machine learning (ML) techniek ontwikkeld aan Georgia Tech kunnen gemeenschappen helpen zich voor te bereiden op extreme weersomstandigheden en kustoverstromingen. Deze aanpak kan ook worden toegepast op andere modellen die voorspellen hoe natuurlijke systemen de samenleving beïnvloeden. Ph.D. student Phillip Si en assistent-professor Peng Chen ontwikkelden Latent-EnSF, een techniek die…

Rijke hoeveelheid bewijs: Machine learning creëert 'levende systematische kaart' van klimaatbeleidsonderzoek

Rijke hoeveelheid bewijs: Machine learning creëert ‘levende systematische kaart’ van klimaatbeleidsonderzoek

De geografische verspreiding van klimaatbeleid literatuur Onderzoek naar klimaatbeleid groeit exponentieel. Van de ongeveer 85.000 individuele studies die ooit zijn gepubliceerd over beleidsinstrumenten ter bestrijding van de globale opwarming, komt een goed kwart uit 2020 of later. Een studie geleid door het Potsdam Instituut voor Klimaatimpactonderzoek (PIK) in het tijdschrift npj Climate Action, met behulp…

De Rol van Machine Learning in de Klimagegevens: Kunstmatige Intelligentie en Klimaatfysica Onderzocht

De Rol van Machine Learning in de Klimagegevens: Kunstmatige Intelligentie en Klimaatfysica Onderzocht

Onderzoekers hebben een lichtgewicht, met een ballon gedragen instrument gelanceerd om gegevens te verzamelen. “Om vooruitgang te boeken, hebben we wetenschappers nodig die kunnen bepalen welke gegevens we nodig hebben, die gegevens verzamelen en problemen oplossen,” zegt Bracco. De exponentiële groei van big data en rekenkracht transformeert de klimaatwetenschap, waar machine learning een cruciale rol…

Verbetering van orkaanmapping met fysica-geïnformeerde machine learning

Verbetering van orkaanmapping met fysica-geïnformeerde machine learning

Windvelden gemodelleerd door het fysica-geïnformeerde neuraal netwerk (PINN) van de auteurs levert vergelijkbare resultaten op als een simulatie van Weather Research & Forecasting (WRF), terwijl het veel minder middelen gebruikt. Hurricanes, of tropische cyclonen, kunnen verwoestende natuurrampen zijn die hele steden verwoesten en honderden of duizenden levens eisen. Een belangrijk aspect van hun destructieve potentieel…

Machine Learning Voorspelt Hoogste Risico Grondwaterlocaties voor Verbetering van Waterkwaliteitsmonitoring

Machine Learning Voorspelt Hoogste Risico Grondwaterlocaties voor Verbetering van Waterkwaliteitsmonitoring

Onderzoekers ontwikkelen machine learning-kader voor het voorspellen van schadelijke stoffen in grondwater Een interdisciplinair team van onderzoekers heeft een machine learning-kader ontwikkeld dat gebruikmaakt van beperkte waterkwaliteitsmonsters om te voorspellen welke anorganische verontreinigingen waarschijnlijk aanwezig zijn in een grondwatervoorraad. Dit nieuwe hulpmiddel stelt regelgevers en volksgezondheidsautoriteiten in staat om specifieke aquifers te prioriteren voor waterkwaliteitsonderzoek….

Nieuwe machine learning-technieken meten zuurstofverlies in de oceaan nauwkeuriger

Nieuwe machine learning-technieken meten zuurstofverlies in de oceaan nauwkeuriger

Onderzoekers van Georgia Tech hebben nieuwe machine learning-technieken ontwikkeld om het wereldwijde zuurstofverlies in de oceanen beter te begrijpen, met behulp van gegevens van Argo-drijvers en historische metingen van schepen. Zuurstof is essentieel voor levende organismen, vooral voor meercellige levensvormen, om organisch materiaal te metaboliseren en alle levensactiviteiten te energiseren. Ongeveer de helft van de…