Trước đây,Ứngdụngtrítuệnhântạođểđonồngđộozonetrongkhôngkhíđộchínhxáclêntớbang xep hang c2 chau au có nhiều mô hình có thể được dùng để dự đoán nồng độ ozone trong không khí mà không cần tới trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, điểm yếu của các hệ thống này là chúng tạo ra kết quả trong thời gian dài và thường thiếu chính xác.

Trước thực trạng đó, các nhà nghiên cứu đến từ Mỹ đã phát triển hệ thống mạng lưới nơ ron dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp dự đoán nồng độ ozone ở một số khu vực nhất định trong 24 giờ.

Mô hình mới dựa trên mạng nơ ron tích chập (convolutional), được phát triển bởi các nhà khoa học tại Đại học Houston, có thể trong vài giây để dự đoán nồng độ ozone ở khu vực mà nó được chỉ định. Độ chính xác dự báo của chương trình mới dao động từ 85 đến 90%.

Các nhà khoa học khẳng định, các mạng nơ ron tích chợp có thể xử lý nhanh chóng một mảng lớn dữ liệu và sử dụng kết quả để tạo thành các thuật toán tính toán mới, nhanh hơn và chính xác hơn. Chúng thường được sử dụng để cải thiện độ phân giải hình ảnh. Việc sử dụng các thuật toán này để trích xuất thông tin cùng với phân tích tiếp theo là một ứng dụng hoàn toàn mới của công nghệ này.

Mô hình mới dựa trên mạng nơ ron tích chập dự báo chính xác nồng độ ozone từ 85 đến 90%.

(责任编辑：La liga)