Lidia PerskaГрупа дослідників у Південній Кореї зробила проривний крок у прогнозуванні інтенсивності тайфунів, використовуючи дані з супутників у реальному часі та технологію глибокого навчання. Шляхом поєднання геостаціонарних даних з супутників Cheollian 1 і 2 з числовими даними моделей, команда з Ульсанського національного інституту науки та техніки (UNIST) розробила модель прогнозування штормів на основі штучного інтелекту, яка може аналізувати інформацію про тайфун з високою точністю.
Традиційно прогнозування тайфунів базується виключно на даних з геостаціонарних супутників, що призводить до часомісткого аналізу та залежності від невизначеностей числових моделей. Для вирішення цих проблем, дослідницька група створила модель «Гібрид-CNN», яка інтегрує дані в реальному часі та числові дані моделей на протязі 24, 48 та 72 години.
Такий новий підхід прискорює процес аналізу, зменшує невизначеність числових моделей та підвищує точність прогнозів на до 50%. Модель продемонструвала виняткову ефективність навіть під час стрімкого посилення тайфунів, що підтверджує її ефективність в управлінні складними сценаріями.
Крім того, команда використала штучний інтелект для візуалізації та кількісного аналізу автоматичної оцінки інтенсивності тайфунів, що підвищує точність прогнозів. Шляхом об’єктивного виділення екологічних факторів, які впливають на зміни інтенсивності тайфунів, отримані висновки можуть бути використані у робочих прогнозних системах для швидкого та точного надання інформації про тайфуни.
Далі, об’єктивна інформація про тайфуни, що надається цією передовою технологією, може внести суттєвий внесок у зусилля з підготовки та запобігання лихові, допомагаючи зменшити суспільні та економічні наслідки, що викликаються тайфунами.
