Lidia Perskaمجموعة من الباحثين في كوريا الجنوبية قاموا بتقدم ناقض في توقع شدة الإعصار باستخدام بيانات الأقمار الصناعية في الوقت الحقيقي وتقنية التعلم العميق. من خلال دمج بيانات الأقمار الصناعية الجيوستارية من Cheollian 1 و 2 مع بيانات النماذج العددية، قدم فريق العمل في معهد أولسان الوطني للعلوم والتكنولوجيا (UNIST) نموذج توقع ذكاء اصطناعي يمكنه تحليل معلومات الإعصار بدقة.
تقوم التنبؤات التقليدية بما يعتمد بالفعل على بيانات الأقمار الصناعية الجيوستارية فقط، مما يؤدي إلى تحليل يستغرق وقتًا والاعتماد على عدم التأكد من النماذج العددية. لحل هذه المشكلات، قام الفريق بإنشاء نموذج ‘Hybrid-CNN’ الذي يدمج بيانات الأقمار الصناعية في الوقت الحقيقي وبيانات النماذج العددية على مدار فترات 24 و 48 و 72 ساعة.
هذا النهج الجديد يسرع العملية التحليلية، ويقلل من عدم التأكد من النماذج العددية، ويعزز دقة التنبؤ بنسبة تصل إلى 50٪. أثبت النموذج أنه يسلط بشكل استثنائي حتى خلال تصاعد الإعصار السريع، مما يبرز فعاليته في التعامل مع السيناريوهات الصعبة.
وعلاوة على ذلك، استفاد الفريق من الذكاء الاصطناعي لتصور وتحليل تقديري تلقائي لشدة الإعصار، مما يعزز دقة توقعات الإعصار. من خلال استخراج العوامل البيئية التي تؤثر في تغييرات شدة الإعصار بشكل موضوعي، يمكن تطبيق النتائج على أنظمة التنبؤ التشغيلية، مما يمكن من توفير معلومات سريعة ودقيقة عن الإعصار.
ومن المتوقع أن تسهم المعلومات الوجيزة حول الإعاصير التي توفرها هذه التكنولوجيا المتقدمة بشكل كبير في الاستعداد للكوارث وجهود الوقاية، مما يساعد في التخفيف من التأثيرات الاجتماعية والاقتصادية الناجمة عن الإعاصير.
