Napoved višine morske gladine bo z združitvijo naprednih metod strojnega učenja in oceanografskega modeliranja v napovedni model HIDRA odslej bolj točna. Ta prebojni model je razvila interdisciplinarna skupina, ki jo sestavljajo Matej Kristan in Lojze Žust s Fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani, Matjaž Ličer z Nacionalnega inštituta za biologijo in Anja Fettich z Agencije Republike Slovenije za okolje. Model so opisali v članku »HIDRA 1.0: deep-learning-based ensemble sea level forecasting in the northern Adriatic,« objavljenim v reviji Geoscientific Model Development.

Podnebne spremembe povzročajo dvig srednje gladine morja in ogrožajo obalno prebivalstvo, ekosisteme in gospodarstvo. Glede na napovedi rasti gladine morja Evropske agencije za okolje se bo po konzervativnem scenariju do leta 2100 pogostost poplavljanja v severnem Jadranu povečala več desetkrat, po manj konzervativnem scenariju pa lahko v Piranu pričakujemo vsakodnevne poplave.

Te napovedi in rast gladine morja, ki jo v slovenskem primorju v zadnjih desetletjih že zaznavamo, zahtevajo razvoj metod za natančno napovedovanje poplavnih dogodkov, ki bi pristojnim službam omogočale pravočasno ukrepanje za zaščito obalnega prebivalstva in ekonomije. Zaradi geofizikalnih lastnosti Jadranskega bazena je napovedovanje obalnih poplav velik izziv, ki trenutno temelji na zapletenih računsko intenzivnih fizikalnih simulacijah sklopljenih atmosferskih in oceanskih modelov.

HIDRA je globoka nevronska mreža, ki napoveduje višino gladine morja v Kopru za naslednjih 72 ur, in sicer na podlagi modelskih atmosferskih napovedi iz Evropskega centra za srednjeročno napovedovanje vremena (ECMWF) ter preteklih izmerjenih višin morske gladine v Kopru. Po natančnosti dosega ali presega najnaprednejši oceanski model NEMO, ki se v praksi uporablja za napovedovanje poplavnih dogodkov. Hkrati je HIDRA polmilijonkrat hitrejša od NEMO in za izračun ne potrebuje računalniške gruče, pač pa zgolj osebni računalnik.

Trenutno delovanje modela preizkušajo na ARSO, raziskovalci pa že načrtujejo številne izboljšave. HIDRA je dostopna tudi široki javnosti prek povezave https://lojzezust.github.io/hidra-visualization/sl.