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利用GPU加速深度学习 来提高冰雹灾害预报的准确

【TechWeb报道】3月29日消息,冰雹是主要灾难性气象之一,坚硬的球状、锥状及不规则的固态降水,每每会在极短的光阴里摧毁大年夜片农作物、打坏汽车前挡风、以致是穿透修建物。

故此将其称之为‘枪林弹雨’气候也并不为过。以致在一些国家,伟大年夜冰雹灾难不仅带来了经济丧掉更呈现了职员伤亡环境。

为此美国大年夜气钻研中间正试图经由过程GPU加速深度进修来对冰雹灾难进行更准确的猜测,从而保护人们的家当与人身安然

钻研职员Gagne及其团队使用英伟达Tesla GPU和cuDNN加速的TensorFlow深度进修框架来练习这一模型,将光阴、空间以致多普勒雷达舆图等数据整合到深度进修模型傍边,对直径跨越25毫米的冰雹,或约一个硬币大年夜小的冰雹进行猜测。

在迄今为止的实验中,这个深度进修模型比以往猜测的要领更为准确误报率也更低。钻研职员表示除冰雹灾难猜测外,团队还将考试测验使用AI技巧对其他灾难性气候进行猜测,如强风、龙卷风。以便供给更准确的猜测,来为人们进行转移供给充沛的光阴。

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