Прорив у гідрології: ШІ передбачає температуру води навіть у річках без датчиків

Експерти з гідрології Ок-Ріджської національної лабораторії використали штучний інтелект для створення моделі, що забезпечує високоточні прогнози температури річок.

Джерело: techxplore.com

Методика поєднує можливості машинного навчання та розуміння фізики річкових потоків. Це дозволяє отримувати дані навіть для тих водних шляхів, де відсутні спеціальні датчики чи вимірювальні прилади. Результати дослідження, опубліковані в науковому виданні, мають критичне значення для операторів гідроелектростанцій та гребель.

Понад 70% електроенергії у Сполучених Штатах Америки виробляється термоелектричними станціями, які використовують воду для охолодження. До них належать атомні, газові та вугільні об’єкти, для роботи яких інформація про температуру водойм є життєво важливою. Новий метод допомагає уникати ризиків порушення нормативних вимог та пом'якшувати шкоду для водних екосистем. Точні прогнози зміцнюють енергетичну та економічну безпеку країни, підтримуючи стабільну роботу енергомереж.

Для побудови моделі вчені застосували архітектуру нейронної мережі з довгою короткостроковою пам'яттю, яка ефективно аналізує часові закономірності. Система вивчила, як погодні умови та характеристики ландшафту впливають на температуру води протягом днів, сезонів та років. Середня абсолютна похибка прогнозів склала лише 1,1 градуса Цельсія. Такий показник можна порівняти з традиційними складними моделями, проте розробка Ок-Ріджської лабораторії потребує значно менше ресурсів для підтримки.

Модель RiTHyMs була навчена на основі вхідних даних, доступних для всіх 2,7 мільйона річкових ділянок континентальної частини країни. Вона стабільно відтворює сезонні цикли та зберігає точність навіть під час екстремальної спеки, що є вирішальним для надійності енергосистеми. Використання великих обсягів відкритих даних дозволило створити систему, яку можна застосувати в будь-якому басейні річки. Це робить ШІ ефективнішим за інструменти, які розроблялися протягом останніх п'ятдесяти років.

Наразі дослідники впроваджують модель у керованих річкових системах Управління теннессійської долини. Фахівці також вдосконалюють алгоритми для роботи в гірських регіонах, де на температуру води впливає танення льодовиків. Для швидкого навчання моделі на величезних масивах даних було залучено ресурси високопродуктивних обчислювальних потужностей лабораторії. Це дозволило охопити сотні річкових басейнів у найкоротші терміни.

Інформація про стан водних ресурсів є важливою не лише для енергетики, а й для сільського господарства та розміщення центрів обробки даних. Проєкт допомагає краще зрозуміти придатність майданчиків для майбутнього розширення мережі атомних електростанцій. Платформа HydroSource, де розміщена модель, забезпечує відкритий доступ до результатів моделювання. Нові технології створюють умови для більш ефективного управління природними ресурсами та захисту довкілля.