海洋洋流的变化规矩潜入影响着地球的满足与天气。时于当天，洋流的畅通规矩还是难以被完竣掌捏。不外，来自加州大学圣地亚哥分校的商讨东说念主员建造出了一款AI器用，或者当年所未有的精度对大范围海域的洋流进行绘图与分析。 该商讨团队于4月13日在《当然·地球科学》期刊上发表了相干后果。他们诳骗风景卫星的热成像图像对一个AI神经收集进行教授，并将这一方法定名为GOFlow（对地静止轨说念海洋流场）。 加州大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋商讨所的海洋学家、该商讨的第一作家吕克·勒南在汲取采访时暗示："咱们咫...
海洋洋流的变化规矩潜入影响着地球的满足与天气。时于当天，洋流的畅通规矩还是难以被完竣掌捏。不外，来自加州大学圣地亚哥分校的商讨东说念主员建造出了一款AI器用，或者当年所未有的精度对大范围海域的洋流进行绘图与分析。
该商讨团队于4月13日在《当然·地球科学》期刊上发表了相干后果。他们诳骗风景卫星的热成像图像对一个AI神经收集进行教授，并将这一方法定名为GOFlow（对地静止轨说念海洋流场）。
加州大学圣地亚哥分校斯克里普斯海洋商讨所的海洋学家、该商讨的第一作家吕克·勒南在汲取采访时暗示："咱们咫尺不错从天外中以远超以往的精度和频率不雅测到袖珍、快速变化的洋流。这些洋流特别遑急，因为它们有助于甩手热量、碳、养分物资和混浊物在海洋中的流动相貌。"
商讨发祥
几年前，勒南在查察北大泰西的热成像卫星图像时，稳固到湾流等大型洋流在温度变化中呈现出显着的视觉规矩。这一发现让他萌发了一个新想路：将肉眼所不雅察到的信息转动为AI器用可惩办的数据，从而创举一种全新的洋流测量相貌。
商讨团队最初用模拟洋流数据对GOFlow神经收集进行教授，再将其应用于风景卫星拍摄的信得过图像。该AI器用通过跟踪卫星图像中的海面温度变化来忖度洋流的分裂，因为海面温度会因海洋深层洋流的畅通而发生变化。
通过分析图像中的温度变化，GOFlow或者忖度出激励这些变化的洋流开头。
商讨团队将分析落幕与船舶在湾流海域集聚的实测数据进行比对考证，同期也与依靠跟踪海面高度变化的传统卫星方法所得落幕进行了对比。
落幕标明，GOFlow的输出落幕与船舶及卫星的测量数据高度吻合，杏彩(XingCai)官网平台更遑急的是，GOFlow提供了比传统贪图机模子更为空洞的洋流细节信息。
"这类AI驱动的方法并不是要取代物理学，"勒南说，"AI的作用是匡助咱们从卫星不雅测数据中索要本已存在、但用传统方法难以得到的物理信息。"
技艺局限与将来估量
尽管GOFlow取得了权贵后果，商讨东说念主员也坦承该器用咫尺存在一定局限性，其中之一即是云层守秘问题：阴云天气会不服卫星对海面的不雅测视线。他们暗示，米兰体育官网将来的商讨将纳入更多卫星数据以弥补这一不及。
商讨团队建造的贪图机代码将对外公建造布，以鼓舞相干界限的进一步商讨。
"咱们但愿这项商讨或者作念到透明、可复现，并对更平素的学术社区有所裨益，"勒南说，"咱们将GOFlow视为在更大范围遥感数据集与机器学习皆集方朝上迈出的遑急一步。"
诳骗卫星图像商讨洋流是地球不雅测界限的典型应用场景。政府、部队、农业从业者以及保障公司都依赖此类数据进行决议。
GOFlow步地亦然现时AI技艺海浪的构成部分——AI器用或者权贵加速数据分析速率并进步分析精度。好意思国国度航空航天局、欧洲航天局以及多家私东说念主航天企业，均已启动构建并测试或者惩办此类遥感数据的AI器用。
Q&A
Q1：GOFlow是什么？它是何如绘图洋流的？
A：GOFlow（对地静止轨说念海洋流场）是由加州大学圣地亚哥分校商讨团队建造的一款AI神经收集器用。它通过分析风景卫星拍摄的热成像图像，跟踪海面温度的幽微变化，并以此忖度海洋洋流的分裂与走向。商讨团队最初用模拟洋流数据对其进行教授，再将其应用于信得过卫星图像，最终竣事了对大范围海域洋流的高精度绘图。
Q2：GOFlow比拟传统洋流测量方法有哪些上风？
A：与依靠跟踪海面高度变化的传统卫星方法比拟，GOFlow或者以更高的精度和更高的频率不雅测袖珍、快速变化的洋流，并提供了传统贪图机模子难以呈现的洋流细节信息。商讨东说念主员将其落幕与实船测量数据及传统卫星数据比对后，发现落幕高度一致，考证了其可靠性。
Q3：GOFlow咫尺有哪些局限性？后续何如变嫌？
A：GOFlow咫尺边临的主要局限是云层守秘问题milan，阴云天气会不服卫星对海面的不雅测，导致数据出现缺口。商讨团队暗示，将来将引入更多卫星数据来填补这一不及。此外，他们也将相干贪图机代码对外公开，以促进学界的进一步商讨与变嫌。
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