Ilma teadlased Indias on võtnud hoogu kasutamaks ilmaprognooside täpsustamiseks tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) võimsust, vastavalt India Meteoroloogiaosakonna (IMD) Peadirektorile Mrutyunjay Mohapatrale.
Viimases vestluses PTI-ga jagas Mohapatra, et IMD on juba hakanud kasutama AI ja ML tehnoloogiaid ilmaprognooside täiustamiseks ning need arenevad tehnoloogiad mängivad olulist rolli tulevastel aastatel. Need mitte ainult ei täienda olemasolevaid numbrilisi ilmaprognoosimudeliteid, vaid parandavad oluliselt täpsust ja ennustamisvõimet.
Ilmastikuennustuses kasutatavad AI mudelid on andmepõhised mudelid, mis kasutavad ajaloolist teavet, et genereerida teadmisi ja parandada prognoose. Erinevalt traditsioonilistest füüsikapõhistest mudelitest ei süvene need AI mudelid loodusnähtuste keerukustesse, vaid keskenduvad väärtusliku teadmise ammutamisele minevikust.
AI ja ML potentsiaali maksimaalseks ära kasutamiseks on asjatundjate grupid moodustatud Maa Teaduste Ministeeriumi ja IMD-s. Need rühmad töötavad aktiivselt selle nimel, et AI integreerida olemasolevasse prognoosiraamistikku, tagades nii, et nii AI mudelid kui ka numbrilised prognoosimudelid täiendaksid teineteist kõrgeima täpsuse saavutamiseks.
Üks IMD peamisi eesmärke on pakkuda hüperlokaliseeritud prognoose, mis on kohandatud konkreetsetele sektoritele nagu põllumajandus, tervis, linnaplaneerimine, hüdroloogia ja keskkond. Mohapatra rõhutas IMD silmitsi seisvaid väljakutseid, et pakkuda küla tasemel ennustusi spetsiifilistele ohtudele, kuid ta tõi esile organisatsiooni pühendumuse pakkuda prognoose isegi Panchayat’i või küla tasemel.
Prognooside täpsuse parandamiseks ja mesoskaalal esinevate nähtuste põhjustatud väljakutsetega tegelemiseks on IMD strateegiliselt paigaldanud riigi eri osadesse 39 Doppleri ilmaradari võrku. Need radarid katavad 85% India maismaast ja pakuvad tunnipõhiseid ennustusi suurlinnadele. 350 meetri pikslilahutusega need edasijõudnud radarid võimaldavad konvektsioonpilvede avastamist ja simuleerimist, võimaldades täpsemaid ennustusi äärmuslike ilmasündmuste, nagu tugevad vihmasajud ja tsüklonid, kohta.
Mohapatra tõi ka esile andmepõhise otsustamise tähtsuse tänapäeva infoküllases ajastus. AI ja ML integreerimine ilmaprognoosidesse võimaldab ilmateadlastel ammutada väärtuslikke teadmisi minevikust, parandades lõppkokkuvõttes prognooside täpsust.
Kuna IMD jätkab tehisintellekti ja masinõppe jõu kasutamist, näeb ilmaprognoosimise tulevik Indias paljulubav välja. Tänu uutele tehnoloogiatele ja suurenenud vaatlussüsteemidele teeb IMD olulisi samme täpsemate ja hüperlokaliseeritud prognooside pakkumise suunas, mis kasuks erinevatele sektoritele ja tugevdab otsustamisprotsesse.
—
## Sagedased küsimused (KKK)
1. Mis on tehisintellekt ilmaprognoosides?
Tehisintellekt ilmaprognoosides viitab edasijõudnud andmepõhistele mudelitele, mis analüüsivad ajaloolist teavet, et genereerida teadmisi ja parandada ilmaprognooside täpsust. Erinevalt traditsioonilistest füüsikapõhistest mudelitest keskenduvad AI mudelid väärtusliku teadmise ammutamisele minevikust, et teha täpsemaid ennustusi.
2. Kuidas tehisintellekt täiustab ilmaprognoose Indias?
Tehisintellekt täiustab oluliselt ilmaprognoose Indias, täiendades olemasolevaid numbrilisi prognoosimudeleid. Tehisintellekti jõu ärakasutamisel saavad ilmateadlased ammutada väärtuslikke teadmisi ajaloost, parandades prognooside täpsust ja ennustamisvõimet.
3. Mis on Doppleri ilmaradarid ja kuidas nad aitavad kaasa ilmaprognoosimisele?
Doppleri ilmaradarid on edasijõudnud radarisüsteemid, mida kasutatakse sademete, nagu vihma või lume, samuti teiste atmosfäärinähtuste avastamiseks ja jälgimiseks. Ilmaprognoosimisel mängivad need radarid olulist rolli, pakkudes reaalajas andmeid ja parandades ennustuste täpsust, eriti äärmuslike ilmasündmuste, nagu tugevad vihmasajud ja tsüklonid, puhul.
4. Kuidas erinevaid sektoreid kasu toovad hüperlokaliseeritud prognoosid?
Hüperlokaliseeritud prognoosid pakuvad ilmateavet väga kohalikul tasemel, näiteks Panchayat’i või küla tasemel. Sellise konkreetsetasemelise teabe kasutamine toob kasu mitmesugustele sektoritele, sealhulgas põllumajandus, tervis, linnaplaneerimine, hüdroloogia ja keskkond. Ilmateabe kohandamine konkreetsetele sektori vajadustele võimaldab efektiivsemat planeerimist ja otsustamisprotsesse.
5. Mis on tehisintellekti integreerimise ilmaprognoosides eesmärk?
Tehisintellekti integreerimise eesmärk ilmaprognoosimises on ennustuste täpsuse ja ennustamisvõime parandamine. AI mudelid analüüsivad ajaloolist teavet ja ammutavad väärtuslikke teadmisi, täiendades olemasolevaid prognoosimudeleid. Ühendades tehisintellekti ja traditsiooniliste mudelite tugevused, püüavad ilmateadlased pakkuda usaldusväärsemaid ja täpsemaid prognoose.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com