Intian sääntutkijat ovat aloittaneet uraauurtavan matkan vallankumouksellistaakseen sääennusteita tekoälyn (AI) ja koneoppimisen avulla. Intian Meteorologisen osaston (IMD) pääjohtaja Mrutyunjay Mohapatra paljasti tuoreessa haastattelussa PTI-toimittajille suunnitelmat integroida uudet teknologiat olemassa oleviin numeerisiin sääennustemalleihin.
Vaikka meteorologit ovat pitkään turvautuneet numeerisiin malleihin ennustaakseen sääolosuhteita, IMD tunnustaa, että tekoälyllä on valtava potentiaali parantaa näitä malleja merkittävästi. Vaikka tekoälyn käyttö sääennustuksissa on vielä alkuvaiheessa, Mohapatra ennustaa sen merkittävästi parantavan heidän ennustetekniikoitaan seuraavan viiden vuoden aikana.
Hyödyntäen tekoälyn kykyjä IMD pyrkii käymään läpi vuodesta 1901 peräisin olevaa digitoitua säädataa, tuottaen arvokkaita oivalluksia säämalleista. Tekoälymallit, toisin kuin perinteiset fysiikkaan perustuvat mallit, luottavat historialliseen dataan sen sijaan, että ne perustuisivat ilmakehän ilmiöiden fysiikkaan luodakseen ennusteita. Olemassa olevaa numeerista ennustemallia täydentämällä tekoälyllä ennusteiden tarkkuus parantuu huomattavasti.
Tekoälyn voiman täysimääräistä hyödyntämistä varten Maan tiedeministeriö ja IMD ovat muodostaneet asiantuntijaryhmiä tutkimaan sen potentiaalisia sovelluksia. Mohapatra korosti, että tekoälyn ja numeerisen ennustemallien välinen yhteistyö on ratkaisevan tärkeää ennustetarkkuuden parantamiseksi, huomauttaen, että molemmat menetelmät ovat toisiaan täydentäviä ja korvaamattomia.
Tunnustaen tarpeen hyperlokaaleille ennusteille IMD käsittelee haasteita, joita se kohtaa tarjotessaan kylätason ennusteet tiettyihin vaaroihin. Tavoitteena on räätälöidä sääinformaatio sektorikohtaisiin tarpeisiin, mukaan lukien maatalous, terveys, kaupunkisuunnittelu, hydrologia ja ympäristö. Toimittamalla ennusteita Panchayat- tai kylätasolla, IMD pyrkii tukemaan tietoon perustuvaa päätöksentekoa eri aloilla.
Ilmastonmuutoksen jatkaessa vaikutustaan säämallit muuttuvat, Mohapatra korosti mesoskaalan ilmiöiden nousua, kuten konvektiivisia pilviä, joilla on merkittävä vaikutus paikallisyhteisöihin. Torjuakseen tätä IMD on sijoittanut verkostoon 39 doppler-sääradarilaiteita, jotka kattavat 85 prosenttia maasta. Hyödyntämällä kehittyneitä tutka-aineistoja, joiden resoluutio on 350 metriä per pikseli, IMD voi havaita ja simuloida konvektiivisia pilviä. Tämä teknologinen edistysaskel parantaa merkittävästi ennustetarkkuutta äärimmäisille tapahtumille, kuten rankkasateille ja hirmumyrskyille.
Tekoälyn ja koneoppimisen integrointi edustaa paradigman muutosta sääennusteissa. Hyödyntämällä menneitä tietoja ja omaksumalla tekoälytekniikoita meteorologit voivat purkaa arvokkaita oivalluksia, parantaa ennustetarkkuutta ja vähentää perinteisten fysiikkaan perustuvien mallien varaan laskemista. IMD:n tämä innovatiivinen lähestymistapa on valmis avaamaan uuden aikakauden sääennustamisessa, varmistaen paremman valmiuden ja tietoon perustuvan päätöksenteon muuttuvien säämallien edessä.
Usein kysytyt kysymykset (UKK)
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com