Att upptäcka extrema händelser i stora datamängder är en stor utmaning inom klimatvetenskaplig forskning. Nuvarande algoritmer för upptäckt av extrema händelser bygger på mänsklig expertis när det gäller att definiera händelser baserade på subjektiva tröskelvärden för relevanta fysiska variabler. Ofta ger flera konkurrerande metoder mycket olika resultat på samma datauppsättning. Exakt karakterisering av extrema händelser i klimatsimuleringar och observationsdataarkiv är avgörande för att förstå trender och potentiella effekter av sådana händelser i ett klimatförändringsinnehåll. I denna studie presenteras den första tillämpningen av Deep Learning-teknik som alternativ metod för upptäckt av extrema klimathändelser. Djupa neurala nätverk kan lära sig hög nivå representationer av en bred klass av mönster från märkta data. I detta arbete utvecklade vi djupkonvolutionella neurala nätverk (CNN) klassificeringssystem och visade nyttan av Deep Learning teknik för att ta itu med klimat mönster detektion problem. Tillsammans med Bayesian-baserade hyperparameteroptimeringssystem uppnår vårt djupa CNN-system 89 %-99 % av noggrannheten när det gäller att upptäcka extrema händelser (tropiska cykloner, atmosfäriska floder och väderfronter).
Liu et al REF använde djupa neurala nätverk för att upptäcka extrema klimat i väderdataset.
Application of Deep Convolutional Neural Networks for Detecting Extreme Weather in Climate Datasets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}