Модель SICNetseason позволяет проводить максимально точный анализ нелинейных связей между изменениями льда весной и осенним состоянием. Во время тестирования было выявлено, что с учетом статистики за апрель-май была улучшена сбыточность прогноза таяния объема льда до 10% в сравнении с другими методами.

Ученые Китайской академии наук, созданной в 1949 году в Пекине, заметили, что традиционные методы, изучающие статистику, нередко сталкиваются с «весенним барьером предсказуемости», мешающим точно предопределять объемы морского льда в сентябре с учетом данных за весенний сезон.

Источник изображения: Ru.wallpaper

Новая разработка позволяет преодолевать это ограничение благодаря встроенной архитектуре Swin-Transformer. С ее помощью можно принимать во внимание локальные и глобальные зависимости, учитывать толщину льда.

За счет повышения точности прогноз становится более надежным. Точность превосходит на 10-14% стандартные подходы. Полученные результаты могут быть полезны при планировании судоходства, оценке последствий, которые могут образоваться в результате климатических изменений.