Новые сообщения в профилях


⛵
Ладожский тест‑драйв: приключение на Кошкинском фарватере!


С 29 по 31 мая в живописном загородном яхт-клубе «Кошкинский фарватер» уже в четвёртый раз прошло главное весеннее событие для любителей активного отдыха на воде — «Ладожский тест-драйв».

Ладожский тест‑драйв»- незабываемое событие для всех любителей яхтинга!
🌊
🧭


Это отличная возможность:
испытать ходовые качества разных яхт в реальных условиях Ладоги;
отработать манёвры на сложном участке фарватера;
обменяться опытом с единомышленниками;
насладиться красотой ладожских пейзажей и свежим ветром больших вод.

На мероприятии были представлены различные модели катеров от нескольких производителей: «Триера», Vboats, KFboats, Albakore, Searene Yachts, СПЭВ, Victory, Berkut, River Brothers, «Салют», КАЗ «Север» и многие другие

На территория яхт-клуба : веревочный парк, конный клуб, спортивные и детские площадки, а также была представлена уникальная возможность покататься на досках SUP!

В Ладожском тест-драйве приняли участие катер "Великолепный" и Алексей Баронов и катер "Хемуль" от компании "Невская судоверфь"

Спасибо всем, кто стал частью этого события. До новых встреч на воде!
💙


📍
Место: Кошкинский фарватер, Ладожское озеро
🛥
Формат: тест‑драйвы яхт, практические тренировки, обмен опытом, неформальное общение у костра.


Indite написал в профиле ВЕЛИКОЛЕПНЫЙ.
При бронировании прогулки через сервис Indite https://indite.dev/dbtech-ecommerce/1/,
Зарегистрированный пользователь повышается в правах до уровня Indite Premium, что позволяет участвовать в реферальной программе, получая 20% от последующих заказов рефералов.

Ученые создали ИИ-модель для точного прогнозирования погоды

TechnoLab

visibility
22 Дек 2019
indite.ru
blockchain network бокчейн сеть биткоин



Исследователи из Великобритании и Канады разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования погоды. Результаты представлены в отчете на Nature.


Традиционный подход в предсказании предполагает моделирование физики атмосферы с помощью сложных уравнений. Ученые из Кембриджского университета, Института Вектора при Университете Торонто и Института Алана Тьюринга создали инструмент для «глубокого обучения» — тренировки компьютеров распознавать закономерности в больших объемах данных.


Модель ориентирована на генерацию глобальных прогнозов для ветра, влажности, геопотенциала и температуры.

«В настоящее время в системе прогнозирования есть несколько компонентов, требующих больших вычислительных затрат. Мы смогли заменить многие из этих трудоемких элементов гораздо более легкими моделями, обученными выполнять те же задачи», — прокомментировал один из исследователей Джеймс Рекейма.

Благодаря этому Aardvark Weather делает прогнозы чаще и с лучшей скоростью и точностью. Команда заменила каждый шаг в конвейере предсказания, включающего преобразование необработанных данных.

«Мы обнаружили, что, когда эти компоненты машинного обучения соединяются в цепочку, общая производительность значительно повышается. Тонкая настройка всего конвейера под конечную задачу, которую мы ставим перед собой, позволяет оптимизировать каждый элемент не только с учетом его отдельной роли, но и с учетом того, как он способствует достижению результата, который нас больше всего волнует», — отметил Рекейма.

Aardvark Weather использует необработанные атмосферные данные — измерения давления, температуры и влажности — для составления глобальных и локальных прогнозов с высоким качеством.


Система построена на трех нейронных компонентах: кодировщике, процессоре и декодере.

  • кодировщик преобразует необработанные, неструктурированные данные наблюдений в сетчатое представление атмосферы;
  • процессор генерирует прогнозы погоды на основе данных сетки;
  • декодер преобразует предсказания для конкретных местных условий.

Aardvark может генерировать прогноз с помощью четырех графических процессоров NVIDIA A100 за одну секунду по сравнению с часами, которые затрачивают более старые модели.


Команда планирует открыть исходный код Aardvark, чтобы сделать технологию более доступной.


Напомним, в январе пожарные задействовали искусственный интеллект для борьбы с возгораниями в Южной Калифорнии.


Ранее ИИ применили для распространения дезинформации и дипфейков после урагана «Хелен».