Indiens vejrdepartement, Den Indiske Meteorologiske Afdeling (IMD), tager et betydeligt skridt mod at gøre vejrudsigter endnu mere præcise. Afdelingens direktør, Mrityunjay Mahapatra, meddelte, at vejrvidenskabsfolk i landet er begyndt at bruge kunstig intelligens (AI) og maskinlæring for at forbedre vejrudsigterne. Denne nye teknologi vil supplere den eksisterende “Vejrudsigtmodel” i de kommende år og forbedre nøjagtigheden af fremtidige forudsigelser.
Ved at anvende AI og maskinlæring vil processen med at lave præcise vejrudsigter blive lettere. IMD har besluttet at forbedre sit observationsystem for at lave vejrudsigter for områder større end 10 kvadratkilometer, f.eks. på panchayat-niveau eller i landdistrikterne. Denne beslutning vil muliggøre mere præcise vejrudsigter for mindre, lokaliserede regioner.
En af de bemærkelsesværdige fremskridt introduceret af IMD er implementeringen af et netværk af 39 Doppler-vejrradarer, der dækker 85% af landets landareal og giver timelige vejrudsigter for større byer. Mahapatra forklarede, at selvom brugen af AI pt. er begrænset, vil fremskridt inden for AI inden for de næste fem år forbedre deres vejrmodeller og teknikker markant.
Derudover har IMD digitalt dokumenteret vejrrekorder helt tilbage fra 1901, som kan bruges til at analysere vejrforhold og opnå værdifulde indsigter. De kunstige intelligensmodeller, som IMD anvender, er datadrevne og bruger tidligere data til at give mere præcise prognoser.
For at opnå dette er der dannet et dedikeret hold af eksperter fra Departementet for Jordvidenskab og IMD. Både AI og numeriske prognosemodeller vil supplere hinanden og arbejde sammen om at forbedre prognosepræcisionen. Disse fremskridt er afgørende, da vejrudsigter spiller en vital rolle inden for forskellige sektorer, herunder landbrug, sundhed, byplanlægning, hydrologi og miljøstudier.
Mahapatra understregede vigtigheden af datadrevne beslutninger i den informationsdrevne æra, vi lever i i dag. Ved at inkorporere AI og maskinlæring kan værdifulde indsigter udledes fra tidligere data og dermed forbedre prognosepræcisionen uden udelukkende at afhænge af traditionelle fysikbaserede modeller.
Maskinlæring (ML) er en gren af datalogi, der fokuserer på dataanalyse og -udnyttelse. Dets inklusion i vejrudsigt muliggør IMD’s udnyttelse af kraften af data til bedre indsigt og nøjagtighed.
Yderligere fremhævede Mahapatra klimaændringernes indvirkning på vejrudsigt. Han nævnte alvorlige hedebølger og indflydelsen fra konvektive skyer på vejrhændelserne på mellemniveau. For at tackle disse udfordringer har IMD implementeret Doppler-vejrradarer med en opløsning på 350 meter pr. pixel. Disse avancerede radaroplysninger er i stand til at identificere konvektive skyer, hvilket i sidste ende forbedrer nøjagtigheden af prognoserne for ekstreme vejrforhold som kraftig regn og cykloner.
I konklusionen revolutionerer integrationen af kunstig intelligens og maskinlæring vejrudsigtens felt i Indien. Med IMD’s bestræbelser på at forbedre observationsystemer og udnytte avancerede teknologier vil nøjagtigheden af vejrudsigtene blive markant forbedret i de kommende år. Dette vil utvivlsomt gavne forskellige sektorer såvel som lokale lokalsamfund ved at levere præcis og lokaliseret vejrinformation.
FAQ om Vejrudsigt i Indien
The source of the article is from the blog elblog.pl