Предвычисление ледовых условий для обеспечения хозяйственной деятельности в морях российской Арктики с помощью методов глубокого обучения.

Представлена технология предвычисления ледовых условий в морях российской Арктики для решения прогностических задач в сеточной постановке для заданной локальной акватории. Технология основана на применении моделей глубокого обучения в виде сверточных нейронных сетей. Она позволяет решать задачи долгосрочного предвычисления ледовых условий (сплоченности и толщины) с заданным временны́м и пространственным разрешением. Экспериментальные исследования по оценке качества прогнозирования сплоченности льда подтвердили эффективность ансамблевого моделирования по сравнению с одиночными моделями, а также с существующими прогнозами (SEAS5). Предложенный подход превзошел по качеству глобальную прогностическую систему на основе глубокого обучения IceNet, обладая при этом меньшей вычислительной сложностью.