ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о Земле и климате · arXiv · 2026-10-21
Непрерывные и дифференцируемые нейросетевые представления морской поверхности в зоне прибоя по лидарным облакам точек
Оригинальное название: Continuous and Differentiable Neural Network Representations of the Surfzone Sea-Surface from Lidar Point Clouds
Многолучевой сканирующий лидар измеряет морскую поверхность в виде упорядоченных по времени облаков точек, которые перед волновым анализом обычно приходится приводить к регулярной сетке, интерполировать или картографировать. Вместо этого авторы обучают нейросеть SIREN на 60 секундах лидарных данных с дрона, парящего над крупными (4 м) ломающимися волнами в Монтерее, штат Калифорния, получая непрерывное, дифференцируемое, не привязанное к сетке представление морской поверхности, которое можно вычислять вместе с его производными в любом месте и в любой момент времени. Ошибки SIREN сопоставимы с инструментальными погрешностями и нечувствительны к локальной плотности данных, хотя такое представление отфильтровывает изменчивость самых высоких волновых чисел, такую как splash-up и морские брызги, а вычисление производных и оценка скорости волны по пространственно-временному срезу демонстрируют его потенциал для направленного волнового анализа.