Lidia PerskaГрупа изследователи от Южна Корея направи големи напредъци в предсказването на интензивността на тайфуни, използвайки реалните данни от спътници в реално време и технологията на дълбокото учене. Чрез комбиниране на данни от геостационарните спътници Cheollian 1 и 2 с данни от числови модели, екипът от Улсанския национален институт за наука и технологии (UNIST) разработи модел за прогнозиране с изкуствен интелект, който може да анализира информацията за тайфуна с прецизност.
Традиционно предсказването на тайфуни се основава само на данни от геостационарни спътници, което води до времеемки анализ и зависимост от несигурностите на числовите модели. За да се справят с тези проблеми, изследователският екип създаде модел ‘Hybrid-CNN’, който интегрира данни от спътници в реално време и данни от числови модели за периоди от 24, 48 и 72 часа.
Този нов подход ускорява процеса на анализ, намалява несигурността на числовите модели и повишава точността на прогнозите с до 50%. Моделът се оказа с изключителна производителност дори по време на бързо усилване на тайфуна, показвайки ефективността си в справяне с трудни сценарии.
