최근에, 프라그 마틱 슬롯 무료 College와 Chongqing University of Technology가 공동으로 훈련 한 대학원생들은 Tu2net-Gan : The Temporal Paper를 발표했습니다. 이 논문은 주로 지구의 온도가 상승하고 비정상적인 날씨 사건의 빈번한 발생의 맥락에서 점점 더 복잡한 강수량 형성 메커니즘을 연구하고 혁신적인 딥 러닝 모델 (TU2Net)을 제안합니다.

이 연구는 프라그 마틱 슬롯 무료 College의 인공 지능 및 빅 데이터 인 Li Chaorong 교수가 이끄는 인공 지능 및 비전 탐지 팀의 지원을받습니다. 이 논문의 첫 번째 저자는 프라그 마틱 슬롯 무료 College와 Chongqing University of Technology가 공동으로 훈련 한 석사 학생 인 Ling Xudong이며, 해당 저자는 Li Chaorong 교수입니다. 또한, 연구 코드는 전 세계 연구원들이 무료로 사용하고 참조하기 위해 Github 오픈 소스 플랫폼에 발표되었습니다.

TU2NET-GAN (임시 U- 유형 생성 적대적 네트워크) 모델은 시계열 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 딥 GAN 모델입니다 (그림 1 참조). 이 모델은 강우 데이터의 공간적 특성을 더 잘 포착하고 2 층 UNET (U 자형 네트워크) 구조를 중첩하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 또한이 모델은 다중 Conv-Gru (Convolutional Gating Loop Unit) 디코딩 모듈을 결합하여 시공간 성능을 더욱 향상시킵니다. 향상된 손실 함수를 통해 모델의 예측 품질이 크게 향상되었습니다. Tu2net-Gan의 포괄적 인 성능은 2021 년 9 월 Nature Journal에 게시 된 DGMR (레이더 깊이 생성 모델의 깊은 생성 모델)보다 낫습니다.

Ling Xudong은 2021 년에 학업 성과에서 훌륭하게 성과를 거두었고 세계 로봇 대회 챔피언십에서 우승했다고 언급 할 가치가 있습니다. Xi Jinping 사무 총장이 2022 년 6 월 8 일 학교를 방문했을 때 그의 경쟁은 그의 학문적 성과에 대한 높은 인정을 받았습니다.

이 연구 결과는 강우 예측 분야에서 새로운 혁신을 가져올뿐만 아니라 프라그 마틱 슬롯 무료 University, Chongqing University of Technology 및 Chengdu University of Information Engineering의 강점과 협력 성과를 보여줍니다. 팀은이 혁신적인 딥 러닝 모델이 실제 응용 분야에서 널리 사용될 수있어 홍수 통제 및 재해 감소, 수자원 관리 등의 의사 결정을위한보다 신뢰할 수있는 기초를 제공하기를 희망합니다.

(Chen Mingxiang, Wang Xingjie, Final Review/Liu Guoqin, 편집자/Wang Ying, Production/Xingyan)의 검토.