Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Новости/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться




width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

В России создали нейросеть, которая на 15% повысит точность систем навигации

Как передаёт ТАСС, российские физики использовали нейросети для создания более точной модели ионосферы и прогнозирования количества электронов в этой прослойке атмосферы, что позволит в ближайшем будущем примерно на 15% повысить точность систем навигации, в том числе отечественной ГЛОНАСС. Об этом сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

"Наша модель позволит строить прогноз количества электронов в атмосфере так же, как мы это делаем с количеством осадков в прогнозе погоды. Знания о количестве электронов необходимы для улучшения работы систем навигации, поскольку позволят разработчикам делать более точные устройства", - заявил ведущий научный сотрудник Института солнечно-земной физики СО РАН (Новосибирск) Юрий Ясюкевич, чьи слова приводит пресс-служба РНФ.

Ионосфера была открыта еще в начале XX века итальянским физиком Гульельмо Маркони во время проведения первого сеанса радиосвязи между двумя далекими континентами. Он обнаружил, что в атмосфере существует прослойка из заряженных частиц, отражающая радиоволны. Сейчас ученые активно изучают то, как различные природные и рукотворные феномены влияют на состояние ионосферы, в том числе плотность и количество электронов внутри нее.

Ясюкевич и его коллеги разработали подход, который позволяет точно прогнозировать то, как меняется число подобных частиц в зависимости от различных факторов, в том числе времени суток, сезонных колебаний и перемен в уровне солнечной активности. Для разработки этой методики исследователи проанализировали данные по содержанию электронов в ионосфере, которые были собранные с 1998 по 2023 г. в разных регионах мира, в том числе в Сибири, Европе, Японии, Канаде и Австралии.

Эту информацию исследователи использовали для обучения нейросети, которая способна очень точно прогнозировать количество электронов в атмосфере, опираясь всего на два параметра - время и так называемый "индекс F10.7", отражающий среднесуточный уровень солнечной активности. Работу этого алгоритма ученые проверили, просчитав при его помощи колебания в количестве электронов во время текущего цикла солнечной активности, который начался в конце 2019 года.

Проведенные исследователями расчеты показали, что новый подход оказался значительно точнее, чем уже существующие методы прогнозирования свойств ионосферы. По словам физиков, их разработка поможет инженерам более точно прогнозировать то, как быстро сигналы спутников ГЛОНАСС и других навигационных систем проходят через атмосферу. Это позволит повысить точность спутниковой навигации примерно на 15%, отметили ученые.


Разделы, к которым прикреплен документ:
Новости
Прогр.обесп. (ПО)
Данные
Организации
Тематич. разделы / Hавигация, связь, транспорт
Страны и регионы / Россия
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/19420845?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop&utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fnews%2Fsearch%3Ftext%3D 16:24:17 30.11 2023   

Версия для печати  
    Анонсы партнеров


    Наши предложения
  Новости Gisa.ru в Телеграм
  Реклама на сайте
  Зарегистрироваться и получать новости по e-mail
  Конференции ГИС-Ассоциации
  Журнал "Управление развитием территории"
  Контакты

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.01006293296814 sec, Question: 70