Indijski odjel za vremenske prilike, Indijski meteorološki odjel (IMD), čini značajan korak prema unapređenju preciznosti prognoza vremena. Direktor odjela, Mrityunjay Mahapatra, objavio je da meteorolozi u zemlji počinju koristiti umjetnu inteligenciju (AI) i strojno učenje kako bi poboljšali prognoze vremena. Ova nova tehnologija će dopuniti postojeći “Model prognoze vremena” u narednim godinama, poboljšavajući preciznost budućih predviđanja.
Korištenjem AI i strojnog učenja, proces izrade preciznih vremenskih prognoza postat će jednostavniji. IMD je odlučio unaprijediti svoj opservacijski sustav kako bi napravili prognoze vremena za područja veća od 10 četvornih kilometara, poput razine panchayata ili ruralnih područja. Ova odluka omogućit će preciznije prognoze za manje, lokalizirane regije.
Jedno od značajnih unapređenja koje je uveo IMD je postavljanje mreže od 39 Dopplerovih radara za vremenske prilike, koja pokriva 85% kopnene površine zemlje i pruža satne prognoze za glavne gradove. Mahapatra je objasnio da iako je upotreba AI trenutno ograničena, napredak u području AI u sljedećih pet godina znatno će poboljšati njihove vremenske modele i tehnike.
Osim toga, IMD je digitalno dokumentirao vremenske zapise koji datiraju još od 1901., a koji se mogu koristiti za analizu obrazaca vremena i stjecanje vrijednih uvida. Umjetnički inteligencijalni modeli koje koristi IMD temelje se na podacima i koriste prethodne podatke kako bi pružili preciznije prognoze.
Za postizanje ovog cilja formiran je poseban tim stručnjaka iz Ministarstva za Zemaljske znanosti i IMD-a. I AI i numerički prediktivni modeli će se međusobno nadopunjavati i zajednički raditi kako bi poboljšali točnost prognoza. Ovi napredci su od suštinske važnosti jer vremenske prognoze igraju važnu ulogu u različitim sektorima, uključujući poljoprivredu, zdravstvo, urbanističko planiranje, hidrologiju i proučavanje okoliša.
Mahapatra je naglasio važnost donošenja odluka temeljenih na podacima u današnjem informacijskom dobu. Uvođenjem AI i strojnog učenja, mogu se izvući vrijedni uvidi iz prošlih podataka i konačno poboljšati točnost prognoza bez isključivog oslanjanja na tradicionalne modele zasnovane na fizici.
Strojno učenje (ML) je grana računalne znanosti usmjerena na analizu i korištenje podataka. Njegovo uključivanje u prognoze vremena omogućuje IMD-u iskorištavanje snage podataka za bolje uvide i točnost.
Štoviše, Mahapatra je istaknuo utjecaj klimatskih promjena na prognoze vremena. Spomenuo je ozbiljne vrućinske valove i utjecaj konvektivnih oblaka na vremenske događaje na srednjoj razini. Kako bi se suprotstavio tim izazovima, IMD je postavio Dopplerove radare za vremenske prilike s rezolucijom od 350 metara po pikselu. Ovi napredni radarski podaci sposobni su identificirati konvektivne oblake, čime se konačno poboljšava točnost predviđanja ekstremnih vremenskih događaja poput obilne kiše i ciklona.
Zaključno, integracija umjetne inteligencije i strojnog učenja u prognoze vremena revolucionizira područje u Indiji. Zahvaljujući naporima IMD-a da unaprijedi opservacijske sustave i koristi napredne tehnologije, točnost prognoza vremena značajno će se poboljšati u narednim godinama. To će nedvojbeno koristiti različitim sektorima, kao i lokalnim zajednicama, pružajući precizne i lokalizirane vremenske informacije.
Često postavljana pitanja (FAQ)
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es