Le modèle propulsé par l'IA améliore les prévisions de pollution d'ozone

Une équipe de recherche dirigée par le professeur Xie Pinhua des Instituts Hefei des sciences physiques de l'Académie chinoise des sciences a développé un nouveau modèle de prédiction pour la concentration d'ozone de surface dans les régions de la plaine de la Chine du Nord (NCP) et de la rivière Yangtze Delta (YRD). Le modèle exploite un cadre de réseau de mémoire à court terme à long terme séquentiel (CNN-LSTM) pour intégrer les caractéristiques météorologiques spatio-temporelles, abordé les limitations de clés dans les méthodes de prévision existantes.