Intian sääntutkijat astuvat tulevaisuuteen hyödyntämällä tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) voimaa vallankumouksellisten sääennusteiden luomisessa, kertoo Intian Meteorologisen laitoksen (IMD) pääjohtaja Mrutyunjay Mohapatra. Viimeaikaisessa keskustelussa PTI-toimittajien kanssa Mohapatra selitti, että AI ja ML täydentävät nykyisiä numeerisia sääennustemalleja ja merkittävästi parantavat ennustetekniikoita tulevina vuosina.
IMD on pyrkinyt parantamaan havainnointijärjestelmiään tarjotakseen mesoskaalan sääennusteita pienemmille alueille, kuten noin 10 neliökilometrin kokoisille kunnille. Tukemaan näitä ponnisteluja IMD on asentanut verkoston 39 Doppler-sääradarista, jotka kattavat 85% maan pinta-alasta. Nämä radarit mahdollistavat tunneittaiset ennusteet merkittäville kaupungeille, varmistaen tarkemmat ja paikallisemmat ennusteet.
Mohapatra korosti, että AI tulee pelaamaan ratkaisevan tärkeää roolia analysoitaessa IMD:n laajaa digitoitua säärekisteriä, joka ulottuu vuoteen 1901 asti. Hyödyntämällä AI:ta tiedemiehet voivat kahlata tämän valtavan määrän historiallisia tietoja tuottaakseen arvokkaita oivalluksia sääkuvioista. Toisin kuin perinteiset fysiikkaan perustuvat mallit, AI-mallit sääennusteissa keskittyvät data-analytiikkaan ja hyödyntävät menneitä tietoja tehdäkseen parempia ennusteita.
Hyödyntääkseen täysin tekoälyn potentiaalia, asiantuntijaryhmiä on perustettu Maapallon tieteiden ministeriön ja IMD:n toimesta. Mohapatra korosti, että sekä AI että numeeriset ennustemallit työskentelevät käsi kädessä ja täydentävät toisiaan. Lisäksi hän selitti, että tavoitteena on tarjota hyperlokaaleja ennusteita, räätälöimällä sääinformaatio eri sektoreiden tarpeisiin, kuten maatalous, terveys, kaupunkisuunnittelu, hydrologia ja ympäristö kunnan tai kylätason tasolla.
AI:n ja ML:n integroiminen sääennusteisiin mahdollistaa datavetoisen päätöksenteon tiedonvalon aikana. Mohapatra totesi, että hyödyntämällä menneitä tietoja, AI ja ML voivat puristaa arvokasta tietoa ja parantaa ennustetarkkuutta. Tämä lähestymistapa varmistaa, että ennustetarkkuutta ei pidetä pelkästään perinteisiin fysiikkaan perustuvissa malleissa.
Lisäksi ilmastonmuutos on johtanut mesoskaalisten ilmiöiden, kuten konvektiivisten pilvien, esiinmarssiin. Nämä pienimuotoiset sääkuviot vaikuttavat merkittävästi paikallisyhteisöihin. Tämän haasteen käsittelemiseksi IMD on strategisesti sijoittanut Doppler-sääradarit, jotka kattavat 85% maasta. 350 metrin resoluutiolla nämä kehittyneet radarit mahdollistavat konvektiivisten pilvien havaitsemisen ja simuloinnin, parantaen ennustetarkkuutta äärimmäisissä tapauksissa, kuten rankkasateissa ja hirmumyrskyissä.
AI:n ja ML:n integroinnin myötä sääennusteiden tulevaisuus Intiassa näyttää lupaavalta. Nämä edistyneet teknologiat parantavat ennustetarkkuutta, paikallisointia ja sektorikohtaista ennustamista, varmistaen, että Intia pysyy hyvin varautuneena mahdollisiin säähaasteisiin.
UKK
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es