Intian sääntutkijat mullistavat sääennusteet hyödyntämällä tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) voimaa, kertoo Intian Meteorologisen laitoksen (IMD) pääjohtaja Mrutyunjay Mohapatra.
Äskettäisessä keskustelussa Mohapatra jakoi, että IMD on jo ottanut käyttöön AI:n ja koneoppimisen parantaakseen sääennusteita, ja nämä kehittyvät teknologiat tulevat tekemään keskeisen roolin tulevina vuosina. Ne eivät ainoastaan täydennä olemassa olevia numeerisia sääennustemalleja, vaan ne myös parantavat merkittävästi tarkkuutta ja ennustamiskykyjä.
AI-mallit sääennusteissa ovat datavetoisia malleja, jotka hyödyntävät historiallista dataa tuottaakseen oivalluksia ja parantaakseen ennusteita. Toisin kuin perinteiset fysiikkaan perustuvat mallit, nämä AI-mallit eivät uppoudu luonnon ilmiöiden monimutkaisuuksiin vaan keskittyvät arvokkaan tiedon poimimiseen menneestä datasta.
AI:n ja koneoppimisen potentiaalin hyödyntämiseksi asiantuntijaryhmiä on perustettu Maan tiedeministeriöön ja IMD:hen. Nämä ryhmät työskentelevät aktiivisesti integroidakseen AI:n olemassa olevaan ennustamisjärjestelmään varmistaen, että sekä AI-mallit että numeeriset ennustemallit täydentävät toisiaan saavuttaakseen korkeimman tarkkuustason.
Yksi IMD:lle asetetuista tavoitteista on tarjota hyperlokaaleja ennusteita, räätälöitynä tiettyjä sektoreita varten, kuten maatalous, terveys, kaupunkisuunnittelu, hydrologia ja ympäristö. Mohapatra korosti haasteita, joita IMD:llä on kohdatessaan kylätason ennusteiden toimittamisen tiettyjä vaaroja varten, mutta painotti organisaation sitoutumista tarjoamaan ennusteita jopa Panchayat- tai kylätasolla.
Parantaakseen ennustetarkkuutta ja kohdata mesoskaalisten ilmiöiden tuomat haasteet, IMD on strategisesti sijoittanut verkoston 39 doppler-sääradaria ympäri maata. Nämä säteet kattavat 85% Intian maa-alasta ja tarjoavat tunneittaisia ennusteita suurille kaupungeille. 350 metrin resoluutiolla nämä kehittyneet säteet helpottavat konvektiivisten pilvien havaitsemista ja simulointia, mahdollistaen tarkempia ennusteita äärimmäisiin sääilmiöihin kuten rankkasateisiin ja hirmumyrskyihin.
Mohapatra korosti myös dataan perustuvan päätöksenteon tärkeyttä nykyaikana, jolloin tiedon runsaus on arkipäivää. AI:n ja koneoppimisen integroiminen sääennustamiseen mahdollistaa sääntutkijoille arvokkaiden oivallusten nostamisen menneestä datasta, parantaen lopulta ennusteiden tarkkuutta.
IMD jatkaa AI:n ja koneoppimisen voiman hyödyntämistä, ja Intian sääennustamisen tulevaisuus näyttää lupaavalta. Edistyneiden teknologioiden ja lisääntyneiden havaintojärjestelmien myötä IMD ottaa merkittäviä askeleita kohti tarkempia ja hyperlokaaleja ennusteita, hyödyttäen eri sektoreita ja vahvistaen päätöksentekoprosesseja.
UKK (Usein kysytyt kysymykset)
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx