Lidia PerskaUn grup de cercetători din Coreea de Sud a făcut o avansare revoluționară în predicția intensității taifunurilor folosind date satelitare în timp real și tehnologie de învățare adâncă. Prin combinarea datelor satelitare geostaționare de la Cheollian 1 și 2 cu datele modelului numeric, echipa de la Institutul Național de Știință și Tehnologie Ulsan (UNIST) a dezvoltat un model de predicție AI care poate analiza informațiile despre taifunuri cu precizie.
Tradițional, predicția taifunurilor se bazează exclusiv pe datele satelitare geostaționare, ceea ce duce la analize consumatoare de timp și la dependența de incertitudinile modelelor numerice. Pentru a aborda aceste aspecte, echipa de cercetare a creat un model ‘Hybrid-CNN’ care integrează date satelitare în timp real și date numerice ale modelului pe perioade de 24, 48 și 72 de ore.
Acest nou abordare accelerează procesul de analiză, reduce incertitudinea modelelor numerice și îmbunătățește precizia predicțiilor cu până la 50%. Modelul a demonstrat că oferă o performanță excepțională chiar și în timpul intensificării rapide a taifunului, demonstrând eficacitatea sa în gestionarea scenariilor provocatoare.
În plus, echipa a folosit AI pentru a vizualiza și analiza cantitativ estimarea automată a intensității taifunului, îmbunătățind precizia prognozelor despre taifunuri. Prin extragerea obiectivă a factorilor de mediu care influențează schimbările de intensitate ale taifunului, descoperirile pot fi aplicate în sistemele de prognoză operațională, permitând furnizarea rapidă și precisă a informațiilor despre taifunuri.
Privind în viitor, informația obiectivă despre taifunuri furnizată de această tehnologie avansată este în poziție să contribuie semnificativ la eforturile de pregătire și prevenire a dezastrelor, ajutând la reducerea impactului societal și economic produs de taifunuri.
