Indijos orų mokslininkai pradėjo revoliucinį kelionės, siekiant pertvarkyti orų prognozes, naudodami dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi galimybes. Nedavno PTI redaktorių interviu Indijos Meteorologijos Departamento (IMD) generalinis direktorius Mrutyunjay Mohapatra atskleidė planus integruoti besiplečiančias technologijas su esamais skaitiniais orų prognozavimo modeliais.
Kol meteorologai ilgai remėsi skaitiniais modeliais, kad numatytų orų sąlygas, IMD pripažįsta, kad dirbtinis intelektas turi potencialą ženkliai pagerinti šiuos modelius. Nors dirbtinio intelekto naudojimas orų prognozavime vis dar yra ankstyvose stadijose, Mohapatra prognozuoja, kad per ateinančius penkerius metus tai ženkliai patobulins jų prognozavimo technikas.
Naudodama dirbtinio intelekto galimybes, IMD siekia išgryninti skaitmenizuotas orų įrašus, siekdama suteikti vertingų įžvalgų apie orų modelius. Skirtingai nei tradiciniai fizikos pagrindu paremti modeliai, dirbtinio intelekto modeliai remiasi istoriniais duomenimis, o ne atmosferos reiškinių fizika, kuriant prognozes. Papildydami esamus skaitinius prognozavimo modelius dirbtiniu intelektu, prognozavimo tikslumas iš esmės pagerės.
Norėdama išnaudoti dirbtinio intelekto galimybes, Žemės mokslų ministerija ir IMD sukūrė ekspertų grupes, skirtas tyrinėti jo potencialias taikymo sritis. Mohapatra pabrėžė, kad bendradarbiavimas tarp dirbtinio intelekto ir skaitinių prognozavimo modelių bus svarbus, siekiant pagerinti prognozių tikslumą, pažymėdamas, kad abu metodai yra papildomi ir nenuspėjami.
Įvertindama poreikį labai tikslėms prognozėms, IMD spręsdama iššūkius, su kuriais susiduria, teikdama kaimo lygio prognozes konkrečių pavojų metams. Tikslas – pritaikyti orų informaciją specialistiniams poreikiams, įskaitant žemės ūkį, sveikatą, miesto planavimą, hidrologiją ir aplinką. Teikdama prognozes Panchayat ar kaimo lygiu, IMD siekia paremti informuotą sprendimų priėmimą įvairiose srityse.
Kai klimato kaita toliau įtakoja orų modelius, Mohapatra pabrėžė mesomazius reiškinius, tokius kaip konvekcinių debesų išsisklaidymas, kuris turi reikšmingą įtaką vietos bendruomenėms. Šiam tikslui įgyvendinus 39 doplerinę radaro orų tinklą, padengiantį 85 procentus šalies. Pasitelkiant pažangiąją radaro duomenų technologiją, su pikselio 350 metrų skiriamąja galia, IMD gali aptikti ir imituoti konvekciinius debesis. Ši technologinė pažanga iš esmės pagerina prognozių tikslumą ekstremaliems reiškiniams, tokiems kaip intensyvios liūtys ir ciklonai.
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi integracija reiškia paradigmos poslinkį orų prognozavime. Pasitelkdami praeities duomenis, meteorologai gali išgryninti vertingas įžvalgas ir pagerinti prognozių tikslumą, sumažindami reliance tradiciniams fizikos pagrindu paremtiems modeliams. Per šį inovatyvų požiūrį IMD pasiruošusi atnešti naują orų prognozavimo erą, užtikrindama geresnę parengtį ir informuotų sprendimų priėmimą susidūrus su kintančiomis oro sąlygomis.
**Dažnai užduodami klausimai (DUK)**
1. **Kas yra dirbtinis intelektas (AI)?**
Dirbtinis intelektas žymi kompiuterių sistemų kūrimą, kurios gali atlikti užduotis, kurios paprastai reikalauja žmogiškojo intelekto, tokios kaip vizualinio suvokimo, kalbos atpažinimas, problemų sprendimas ir sprendimai priėmimas.
2. **Kaip AI pagerina orų prognozes?**
Dirbtinis intelektas gerina orų prognozes naudodamas istorinius duomenis, kad sukurtų įžvalgas ir prognozes. Jis papildo esamus skaitinius prognozavimo modelius ir pagerina prognozių tikslumą.
3. **Kas yra mesomaziai reiškiniai?**
Mesomaziai reiškiniai apibrėžia orų modelius ir įvykius, kurie įvyksta mažesniu mastu, paprastai mažesniu nei 10 kvadratinių kilometrų plote. Šie reiškiniai, tokie kaip konvekciniai debesys, gali turėti reikšmingą įtaką vietos bendruomenėms.
4. **Kas yra doplerio orų radaras?**
Doplerio orų radaras yra prietaisas, naudojantis doplerio efektą, kad matuotų kritulių ir atmosferos dalelių, tokių kaip lietaus lašai ar sniego plokštelės, judėjimą. Jis teikia vertingų informaciją orų prognozavimui ir ekstremalių oro reiškinių aptikimui.
5. **Kaip labai tikslės prognozės naudos skirtingoms sritims?**
Labai tikslės prognozės, pritaikytos konkrečioms sritims, tokios kaip žemės ūkis, sveikata ir miesto planavimas, leis geriau priimti sprendimus ir planuoti, užtikrinant efektyvų išteklių paskirstymą ir pagerintą parengtį susidūrus su orui susijusiais iššūkiais.
Šaltiniai:
– [Indijos Meteorologijos Departamentas (IMD)](https://www.imd.gov.in/)
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar