Ilmameenutuste tööstus Indias kavatseb revolutsioonilisel viisil muuta ilmaennustusi, kasutades selleks kunstliku intelligentsi (AI) ja masinõppe jõudu. Hiljutises intervjuus PTI toimetajatega paljastas India Meteoroloogiaosakonna (IMD) peadirektor Mrutyunjay Mohapatra plaanid integreerida uusi tehnoloogiaid olemasolevatele arvutipõhistele ilmaprognoosimudelitele.
Kuigi meteoroloogid on pikka aega kasutanud arvutusmudeleid ilmatingimuste ennustamiseks, tunnistab IMD, et AI-l on potentsiaal neid mudeleid oluliselt täiustada. Kuigi AI kasutamine ilmaprognoosimisel on alles algusjärgus, ennustab Mohapatra, et viie aasta jooksul parandab see oluliselt nende prognoosimismeetodeid.
AI võimeid ära kasutades kavatseb IMD uurida digitaliseeritud ilmarekordid, mis ulatuvad tagasi aastani 1901, et luua väärtuslikke teadmisi ilmapatternite kohta. Kunstliku intelligentsi mudelid, erinevalt traditsioonilistest füüsikapõhistest mudelitest, tuginevad ajaloolistele andmetele atmosfääri nähtuste füüsikale ennustusi luues. Olemasolevaid arvutuspõhiseid prognoosimudeleid täiendades AI-ga, paraneb oluliselt prognooside täpsus.
AI ja masinõppe jõu täielikuks ärakasutamiseks on Maa- ja IMD asutused loonud ekspertgrupid, kes on pühendunud selle tehnoloogia potentsiaalsete rakenduste uurimisele. Mohapatra rõhutas, et koostöö AI ja arvutuspõhiste prognoosimudelite vahel on oluline prognooside täpsuse suurendamiseks, märkides, et mõlemad meetodid täiendavad teineteist ja ei ole omavahel asendatavad.
Tunnustades vajadust hüperlokaliseeritud prognooside järele, lahendab IMD väljakutseid, millega ta silmitsi seisab pakkudes osariigitasandil ennustusi konkreetsete ohtude kohta. Eesmärk on kohandada ilmainfot sektorispetsiifilistele vajadustele, sealhulgas põllumajandus, tervis, linnaplaneerimine, hüdroloogia ja keskkond. Andes prognoose panchayatide või külatasandil, soovib IMD toetada informeeritud otsuste vastuvõtmist erinevates sektorites.
Kliimamuutuste jätkudes rõhutas Mohapatra mesomõõtmetes fenomenide, nagu konvektiivsed pilvede, esile kerkimist, mis mõjutavad oluliselt kohalikke kogukondi. Selleks, et sellega võidelda, on IMD rajanud üle riigi 39 doppleri ilmaradari võrgu, mis hõlmab 85 protsenti territooriumist. Tänu arenenud radaritehnoloogiale, mille resolutsioon on 350 meetrit pikslilt, saab IMD tuvastada ja simuleerida konvektiivseid pilvi. See tehnoloogiline edusamm suurendab oluliselt prognooside täpsust ekstreemsete sündmuste nagu tugevad sajud ja tsüklonid puhul.
AI ja masinõppe integreerimine esindab paradigma muutust ilmaprognoosimisel. Minevikuandmete kasutamise ja AI-tehnoloogiate vastuvõtmisega saavad meteoroloogid ekstraheerida väärtuslikke teadmisi, parandada prognooside täpsust ja vähendada sõltuvust traditsioonilistest füüsikapõhistest mudelitest. IMD uuenduslik lähenemine on loodud viima sisse uus ajastu ilmaprognoosimisel, tagades parema ettevalmistuse ja informeeritud otsuste tegemise muutuvate ilmapatternitega silmitsi seistes.
Korduma kippuvad küsimused (KKK)
1. Mis on kunstlik intelligentsus (AI)?
Kunstlik intelligentsus viitab arvutisüsteemide arendamisele, mis suudavad teha ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimintellekti, näiteks visuaalne taju, kõnest arusaamine, probleemide lahendamine ja otsuste tegemine.
2. Kuidas AI parandab ilmaprognoose?
AI parandab ilmaprognoose, kasutades ajaloolisi andmeid teadmiste ja prognooside genereerimiseks. See täiendab olemasolevaid arvutusmudeleid ja parandab prognooside täpsust.
3. Mis on mõõtmeskaala fenomenid?
Mõõtmeskaala fenomenid viitavad ilmastikuoludele ja sündmustele, mis toimuvad väiksemal skaalal, tavaliselt umbes 10 ruutkilomeetri piires. Need nähtused, nagu konvektiivsed pilved, võivad kohalikele kogukondadele oluliselt mõjuda.
4. Mis on doppleri ilmaradar?
Doppleri ilmaradar on seade, mis kasutab doppleri efekti sademete ja atmosfääriosakeste, nagu vihmapiisad või lume helveste, liikumise mõõtmiseks. See pakub väärtuslikku teavet ilmaprognoosimiseks ja ekstreemsete ilmasündmuste tuvastamiseks.
5. Kuidas kasu toovad hüperlokaliseeritud prognoosid erinevatele sektoritele?
Hüperlokaliseeritud prognoosid, mis on kohandatud konkreetsetele sektoritele, nagu põllumajandus, tervis ja linnaplaneerimine, võimaldavad paremat otsuste tegemist ja planeerimist, tagades ressursside tõhusa jaotamise ning parema valmisoleku ilmaga seotud väljakutsetele.
Allikas:
– [India Meteorological Department (IMD)](https://www.imd.gov.in/)
The source of the article is from the blog cheap-sound.com