Eesti ilmatarkurid astuvad tulevikku, kasutades tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) jõudu ilmateaduse revolutsioonimiseks, selgitas India Meteoroloogiaosakonna (IMD) peadirektor Mrutyunjay Mohapatra. Viimastel vestlustel PTI toimetajatega selgitas Mohapatra, et AI ja ML täiendavad olemasolevaid numbrilisi ilmaprognoosimudeleid ning suurendavad prognoosimistehnikate täpsust tulevatel aastatel.
IMD on püüelnud oma vaatlussüsteemide täiustamise poole, et pakkuda mesoskaalalisi ilmaprognoose väiksematele piirkondadele, näiteks umbes 10 ruutkilomeetristele panchayatidele. Nende jõupingutuste toetamiseks on IMD paigaldanud võrgustiku, mis hõlmab 85% riigi maismaast, 39 doppleri ilmaradarit. Need radarid võimaldavad tunnipõhiseid ennustusi tuntud linnade jaoks, tagades täpsemad ja kohalikumad prognoosid.
Mohapatra rõhutas, et AI mängib olulist rolli analüüsides IMD 1901. aastast pärinevat ulatuslikku digiteeritud ilmarekordite arhiivi. AI kasutamisega saavad teadlased uurida seda suurt hulka ajaloolist teavet ilmamustrite kohta. Erinevalt traditsioonilisest füüsikapõhisest mudelist keskenduvad AI mudelid ilmaprognoosimisel andmeteadusele ja kasutavad minevikuandmeid paremate prognooside tegemiseks.
Tehisintellekti täieliku potentsiaali ärakasutamiseks on Maa Teaduste Ministeeriumi ja IMD poolt moodustatud ekspertgrupid. Mohapatra rõhutas, et nii AI kui ka numbrilised prognoosimudelid töötavad käsikäes ja täiendavad üksteist. Ta selgitas edasi, et eesmärk on pakkuda hüperlokaliseeritud prognoose, kohandades ilmainfot põllumajanduse, tervishoiu, linnaplaneerimise, hüdroloogia ja keskkonna sektorite konkreetsetele vajadustele panchayat- või külan tasandil.
AI ja ML integreerimine ilmaprognoosimisse võimaldab rohkem andmepõhist otsustamist infomahu ajastul. Mohapatra sõnul suudavad minevikuteabe ärakasutamise kaudu AI ja ML eraldada väärtuslikke teadmisi ning parandada prognoosimise täpsust. See lähenemisviis tagab, et prognoosimise täpsus ei sõltu ainult traditsioonilistest füüsikapõhistest mudelitest.
Lisaks on kliimamuutus kaasa toonud mesoskaalaliste nähtuste, nagu konvektiivsete pilvede, tekkimise. Need väikesemahulised ilmaprobleemid avaldavad olulist mõju kogukondadele. Sellele väljakutsele vastamiseks on IMD strateegiliselt paigaldanud Doppleri ilmaradarid, mis hõlmavad 85% riigist. Nendel edasijõudnud radaritel on 350 meetri piksli lahutusvõime, võimaldades konvektiivpilvede avastamist ja simuleerimist ning parandades äärmuslike sündmuste, nagu tugevad vihmad ja tsüklonid, prognoosimise täpsust.
AI ja ML integreerimisega näib India ilmaprognoosimise tulevik paljulubav. Need edasijõudnud tehnoloogiad parandavad prognooside täpsust, lokaliseerimist ning sektorispetsiifilist kohandamist, tagades, et India oleks valmis kõigi ilmaga seotud väljakutsetega.
KKK-d:
1. Kuidas suurendab tehisintellekt ilmaprognoosi täpsust?
Tehisintellekt kasutab minevikuandmeid paremate prognooside tegemiseks genereeritud teadmiste loomiseks. See keskendub andmeteaduse modelleerimisele, mitte ilmanähtuste füüsikale, võimaldades täpsemaid ennustusi.
2. Kuidas saab AI täiendada numbrilisi prognoosimudeleid?
AI ja numbrilised prognoosimudelid töötavad koos, et parandada prognoosimise täpsust. AI analüüsib minevikuandmeid ja annab väärtuslikud teadmised, samal ajal kui numbrilised mudelid lisavad füüsikapõhiseid mudeleid, et ennustada ilmastikuolusid.
3. Mis on hüperlokaliseeritud prognooside tähtsus?
Hüperlokaliseeritud prognoosid pakuvad ennustusi rohkem lokaliseeritud tasemel, näiteks panchayatide või külade jaoks. See kohandab ilmainfot konkreetsete sektorite, nagu põllumajandus, tervishoid, linnaplaneerimine, hüdroloogia ja keskkond, vajadustele, võimaldades paremat otsustamist ja valmisolekut.
4. Kuidas parandavad Doppleri ilmaradarid prognoosimise täpsust?
Doppleri ilmaradarid suudavad avastada ja simuleerida konvektiivseid pilvi kõrge eraldusvõimega, suurendades märkimisväärselt prognoosimise täpsust ekstreemsete sündmuste, nagu tugevad vihmad ja tsüklonid, jaoks. IMD strateegiline radarite paigaldamine võimaldab katta suure osa riigist ning pakkuda täpsemaid ennustusi.
Allikad:
India Meteoroloogiaosakond (IMD)
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es