ИИ поможет ученым предсказать точный путь тайфуна

Исследовательская группа разработала модель прогнозирования на основе глубокого обучения, которая объединяет данные геостационарных метеорологических спутников и данные численных моделей в режиме реального времени. Результаты исследования опубликованы в журналах GIScience & Remote Sensing.

Модель Hybrid-Convolutional Neural Networks (Hybrid-CNN) эффективно объединяет пространственные характеристики со спутников и результаты численных моделей прогнозирования для объективного и точного прогнозирования интенсивности тропических циклонов (TC) на 24, 48 и 72 часа вперед. Модель Hybrid-CNN значительно снижает неопределенность, связанную с традиционными численными моделями, тем самым обеспечивая более точное прогнозирование тайфунов.

Традиционный метод наблюдения за тайфунами сильно зависит от анализа геостационарных спутниковых данных прогнозистами, однако этот подход ограничен длительным временем анализа и неопределенностью численных моделей.

Новая технология использует данные спутников COMS и GEO-KOMPSAT-2A для оценки интенсивности тропических циклонов. Искусственный интеллект визуализирует и количественно анализирует процесс автоматической оценки интенсивности тайфуна, чтобы повысить точность прогнозов.