Integrarea inteligenței artificiale și a învățării automate în modelele de prognoză meteorologică are potențialul de a revoluționa predicțiile meteorologice din India și din întreaga lume. Integrarea acestor tehnologii în modelele de prognoză meteorologică este așteptată să îmbunătățească semnificativ precizia predicțiilor în următorii cinci ani. Acest proces este condus de o echipă de experți dedicată, formată din profesioniști ai Departamentului Meteorologic al Indiei (IMD) și ai Ministerului Științelor Pământului (MoES). Colaborarea cu institute de prestigiu precum Instituturile Indiene de Tehnologie (IIT) și Instituturile Indiene de Tehnologie a Informației (IIIT) valorifică și mai mult expertiza în inteligența artificială și învățarea automată.
IMD își extinde sistemele de observare pentru a oferi prognoze meteorologice de scală mesoscalară la nivelul panchayat, acoperind zone de peste 10 kilometri pătrați mai rapid. Acest lucru este posibil datorită unei rețele de 39 de radare meteorologice Doppler desfășurate în întreaga țară, acoperind 85% din suprafața terestră. Aceste radare permit prognoze orare pentru marile orașe.
Unul dintre avantajele cheie ale inteligenței artificiale în prognoza meteo este capacitatea sa de a valora datele meteorologice istorice. IMD a digitalizat înregistrările meteorologice din 1901, creând oportunitatea de a utiliza AI pentru a înțelege mai bine modelele meteorologice. Modelele AI pot analiza aceste date istorice extinse și pot îmbunătăți prognozele fără a se baza exclusiv pe fizica fenomenelor meteorologice.
Inteligenta artificiala este adoptata tot mai mult de agențiile meteorologice din întreaga lume pentru a îmbunătăți capacitățile de prognoză, a reduce costurile și a crește eficiența. Proiecte precum watsonx.ai, o colaborare între NASA și IBM, folosesc AI pentru a monitoriza schimbările de mediu și a oferi previziuni viitoare bazate pe datele colectate. Google’s DeepMind a dezvoltat GraphCast, un model de prognoză meteorologică condus de AI capabil să ofere previziuni pe 10 zile într-un minut. Acest model a prezentat o rată de verificare de 90% și a întrecut metodele tradiționale de prognoză meteo.
Beneficiile folosirii AI în prognozele meteo sunt semnificative. Capacitatea AI de a identifica modele complexe în seturile de date permite prognoze mai precise în comparație cu metodele tradiționale. Prin valorificarea datelor meteorologice istorice, modelele AI oferă o precizie și o rentabilitate mărite în realizarea unor prognoze meteo precise. Tehnicile de prognozare alimentate de AI, precum GraphCast, prezintă, de asemenea, eficiență energetică, fiind aproximativ de 1.000 de ori mai rentabile decât metodele convenționale.
În concluzie, integrarea inteligenței artificiale și a învățării automate în prognozele meteo deține un potențial imens pentru îmbunătățirea preciziei și eficienței prognozelor. IMD, în colaborare cu institute de prestigiu și avansuri tehnologice, se află în fruntea valorificării acestor tehnologii pentru a îmbunătăți înțelegerea și prognozarea modelelor meteorologice din India.
Întrebări frecvente
The source of the article is from the blog zaman.co.at