Indijski znanstvenici za vremenske prilike revolucioniraju prognoziranje vremena koristeći snagu umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML), prema riječima Mrutyunjay Mohapatre, generalnog direktora indijskog meteorološkog zavoda (IMD).
U nedavnom razgovoru s PTI-em, Mohapatra je podijelio da je IMD već počeo koristiti AI i ML kako bi unaprijedio prognoze vremena, a očekuje se da će ove napredne tehnologije igrati ključnu ulogu u godinama koje dolaze. Ne samo da će nadopunjavati postojeće numeričke modele prognoze vremena, već će značajno poboljšati točnost i mogućnosti predviđanja.
AI modeli u prognoziranju vremena su modeli temeljeni na podacima koji koriste povijesne podatke za generiranje uvida i poboljšanje prognoza. Za razliku od tradicionalnih modela temeljenih na fizici, ovi AI modeli ne ulaze u složenosti prirodnih fenomena, već se usredotočuju na izvlačenje vrijednih spoznaja iz prošlih podataka.
Kako bi iskoristio potencijal AI i ML, formirane su ekspertne grupe unutar Ministarstva zemaljskih znanosti i IMD-a. Ove grupe aktivno će raditi na integraciji AI u postojeći okvir prognoziranja, osiguravajući da se i AI modeli i numerički modeli prognoze nadopunjuju kako bi postigli najvišu razinu točnosti.
Jedan od ključnih ciljeva IMD-a je pružanje hiper-lokaliziranih prognoza prilagođenih specifičnim sektorima poput poljoprivrede, zdravstva, urbanog planiranja, hidrologije i okoliša. Mohapatra je istaknuo izazove s kojima se IMD suočava u dostavljanju prognoza na razini sela za specifične opasnosti, ali je istaknuo predanost organizacije pružanju prognoza čak i na razini Panchayata ili sela.
Kako bi poboljšao točnost prognoze i riješio izazove koje postavljaju mezoskalni fenomeni, IMD je strategijski rasporedio mrežu od 39 doplerskih vremenskih radara širom zemlje. Ti radari pokrivaju 85% indijskog kopna i pružaju satne prognoze za velike gradove. S rezolucijom od 350 metara po pikselu, ovi napredni radari olakšavaju otkrivanje i simulaciju konvektivnih oblaka, omogućavajući preciznije predviđanja za ekstremne vremenske događaje poput obilnih kiša i ciklona.
Mohapatra je također istaknuo važnost odlučivanja temeljenog na podacima u današnjem dobu obilja informacija. Uključivanje AI i ML u prognoziranje vremena omogućava znanstvenicima za vremenske prilike izvlačenje vrijednih spoznaja iz prošlih podataka, što konačno poboljšava točnost prognoza.
Dok IMD nastavlja koristiti snagu AI i ML, budućnost prognoziranja vremena u Indiji izgleda obećavajuće. Sa naprednim tehnologijama i povećanim sustavima promatranja, IMD napreduje prema pružanju preciznijih i hiper-lokaliziranih prognoza, koristeći različite sektore i osnažujući procese donošenja odluka.
Često postavljana pitanja (FAQ)
1. Što je umjetna inteligencija u prognoziranju vremena?
Umjetna inteligencija u prognoziranju vremena odnosi se na korištenje naprednih modela temeljenih na podacima koji analiziraju povijesne podatke kako bi generirali uvide i poboljšali točnost prognoza. Za razliku od tradicionalnih modela temeljenih na fizici, AI modeli usredotočeni su na izvlačenje vrijednih spoznaja iz prošlih podataka kako bi napravili preciznije predviđanja.
2. Kako će umjetna inteligencija unaprijediti prognoziranje vremena u Indiji?
Umjetna inteligencija će značajno unaprijediti prognoziranje vremena u Indiji nadopunjujući postojeće numeričke modele prognoze. Iskorištavanjem snage AI, znanstvenici za vremenske prilike mogu izvući vrijedne spoznaje iz povijesnih podataka, poboljšavajući točnost i mogućnosti predviđanja prognoza.
3. Što su doplerski vremenski radari i kako pridonose prognoziranju vremena?
Doplerski vremenski radari su napredni radarski sustavi koji se koriste za otkrivanje i praćenje oborina, poput kiše ili snijega, kao i drugih atmosferskih pojava. U prognoziranju vremena, ti radari igraju ključnu ulogu pružajući podatke u stvarnom vremenu i poboljšavajući točnost predviđanja, posebice za ekstremne vremenske događaje poput obilnih kiša i ciklona.
4. Kako će hiper-lokalizirane prognoze koristiti različitim sektorima?
Hiper-lokalizirane prognoze pružaju informacije o vremenu na vrlo lokalnoj razini, poput razine Panchayata ili sela. Ta razina specifičnosti koristi različitim sektorima, uključujući poljoprivredu, zdravstvo, urbanističko planiranje, hidrologiju i okoliš. Prilagođavanje informacija o vremenu specifičnim potrebama sektora omogućuje učinkovitije planiranje i procese donošenja odluka.
5. Kakav je cilj uključivanja umjetne inteligencije u prognoziranje vremena?
Cilj uključivanja umjetne inteligencije u prognoziranje vremena je poboljšati točnost i mogućnosti predviđanja. AI modeli analiziraju povijesne podatke i izvlače vrijedne spoznaje, nadopunjujući postojeće modele prognoze. Usklađivanjem prednosti AI i tradicionalnih modela, znanstvenici za vremenske prilike ciljaju pružiti pouzdanije i točnije prognoze.
The source of the article is from the blog jomfruland.net