Вадим Резвов: нейросетевые методы повышения пространственного разрешения атмосферных данных в Арктике (репетиционный доклад перед защитой диссертации в ИОРАН)

На 34-м семинаре Центра наук о Земле состоялась репетиция предзащитного доклада Вадима Резвова, представляющего Институт океанологии РАН и Лабораторию машинного обучения в науках о Земле МФТИ. Его диссертационная работа посвящена применению методов машинного обучения для повышения пространственного разрешения атмосферных данных, что является важной задачей для моделирования процессов в Арктическом регионе. В докладе Вадим представил разработанную нейросетевую модель статистического масштабирования, обученную на данных реанализа ERA5 и негидростатического моделирования WRF. Результаты показывают, что предложенный подход способен воспроизводить мелкомасштабные атмосферные структуры — такие как полярные мезоциклоны и новоземельская бора — и при этом обеспечивает ускорение расчётов более чем в 50 раз по сравнению с традиционными моделями. Семинар проходил в формате открытого обсуждения, в ходе которого участники дали ряд содержательных рекомендаций по улучшению доклада и визуальных материалов перед предстоящей защитой диссертации на Учёном совете Института океанологии РАН.