Древние календари + ИИ: Точность прогноза солнечной энергии выросла вдвое

Солнечная энергия — один из ведущих возобновляемых источников, но её надежность ограничена сложностью прогнозирования. Текущие трудности связаны с влиянием погоды, атмосферных условий и уровня поглощения света панелями. Для решения этой проблемы исследователи CDU разработали новую модель глубокого обучения (Conv-Ensemble).

Модель интегрирует знания из сезонных календарей народов Тиви, Гулумоэргин (Ларракия), Кунвинджку и Нгуррунгуруджба, а также современного календаря «Красный центр». Используя данные солнечной станции в Алис-Спрингс, модель демонстрирует значительно более высокую точность прогноза по сравнению с общепринятыми методами.

Погрешность новой модели оказалась более чем в два раза ниже, чем у популярных промышленных решений. Соавтор исследования Люк Хэмлин подчёркивает неоценимость экологических знаний коренных народов, накопленных за тысячелетия наблюдений за природными циклами, поведением растений и животных, тесно связанными с солнечной активностью и погодой.

Учёные видят в слиянии передового ИИ и древней мудрости потенциал для революции в прогнозировании. Этот подход позволяет создавать более точные, учитывающие местные особенности модели, особенно для сельских районов Австралии. В будущем планируется адаптировать модель для других регионов и видов возобновляемой энергии.