В работе исследовалось применение легковесной модели архитектуры U-net для задачи даунскейлинга данных о ледовой обстановке. Подход позволяет преобразовывать данные из формата OSISAF (размерность 432х432) в формат MASAM2 (размерность 2550x2100). Такое преобразование необходимо для улучшения качества прогнозирования ледовой обстановки в арктической зоне, так как оно позволяет повысить разрешение используемых кадров. Предложенный подход сравнивался с базовыми методами интерполяции и показал улучшение по ключевым метрикам (MAE, SSIM)

Морозов Д.А. (науч. рук. Борисова Ю.И.) Применение модели глубокого обучения для задачи даунскейлинга данных о ледовой обстановке // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17308