Przemysł przewidywania pogody w Indiach przechodzi rewolucję dzięki wykorzystaniu technologii sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Według Mrutyunjaya Mohapatry, Dyrektora Generalnego Indyjskiego Departamentu Meteorologicznego (IMD), IMD już rozpoczął wykorzystywanie AI i ML do poprawy prognoz pogody. Spodziewa się, że te nowe technologie odegrają kluczową rolę w poprawie dokładności i zdolności prognozowania w nadchodzących latach.
Modele AI w przewidywaniu pogody opierają się na danych historycznych i generują wnioski w celu poprawy prognoz. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli opartych na fizyce, modele AI nie skupiają się na subtelnościach zjawisk naturalnych, ale zamiast tego wydobywają cenną wiedzę z danych z przeszłości. To podejście oparte na danych pozwala prognozistom na dokładniejsze przewidywania.
Aby w pełni wykorzystać potencjał AI i ML, w ramach Ministerstwa Nauk o Ziemi oraz IMD utworzono grupy eksperckie. Grupy te będą pracować nad integracją AI w istniejącą strukturę prognozowania, zapewniając, że modele AI i numeryczne modele prognozowania uzupełniają się nawzajem, aby osiągnąć najwyższy poziom dokładności.
Jednym z głównych celów IMD jest dostarczanie superlokalnych prognoz dostosowanych do konkretnych sektorów, takich jak rolnictwo, zdrowie, planowanie miejskie, hydrologia i ochrona środowiska. Chociaż istnieją wyzwania związane z dostarczaniem prognoz na poziomie wsi dla konkretnych zagrożeń, IMD zobowiązał się dostarczać prognozy nawet na poziomie Panchayat lub wsi.
Aby poprawić dokładność prognoz i poradzić sobie z wyzwaniami stawianymi przez zjawiska mesoskalowe, IMD strategicznie rozmieścił sieć 39 radarami meteorologicznymi typu Dopplera w całym kraju. Te radary obejmują 85% obszaru lądowego Indii i dostarczają prognozy godzinowe dla dużych miast. Dzięki rozdzielczości 350 metrów na piksel, te zaawansowane radary ułatwiają wykrywanie i symulację chmur konwekcyjnych, umożliwiając bardziej precyzyjne prognozy zdarzeń ekstremalnych, takich jak intensywne opady deszczu i cyklony.
Włączenie AI i ML do prognozowania pogody umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych w dzisiejszej erze obfitości informacji. Poprzez wydobywanie cennych wniosków z danych historycznych, naukowcy ds. pogody mogą poprawić dokładność prognoz.
W miarę jak IMD kontynuuje wykorzystywanie potencjału AI i ML, przyszłość prognozowania pogody w Indiach wydaje się obiecująca. Dzięki zaawansowanym technologiom i zwiększonym systemom obserwacyjnym, IMD podejmuje znaczące kroki w kierunku dostarczania bardziej dokładnych i superlokalnych prognoz, co korzystnie wpływa na różne sektory i wspiera procesy podejmowania decyzji.
FAQ
1. Czym jest sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody?
Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody odnosi się do wykorzystania zaawansowanych modeli danych, które analizują dane historyczne w celu generowania wniosków i poprawy dokładności prognoz pogody. W odróżnieniu od tradycyjnych modeli opartych na fizyce, modele AI skupiają się na wydobywaniu cennej wiedzy z danych z przeszłości w celu dokładniejszych przewidywań.
2. W jaki sposób sztuczna inteligencja poprawi prognozowanie pogody w Indiach?
Sztuczna inteligencja znacząco poprawi prognozowanie pogody w Indiach przez uzupełnianie istniejących numerycznych modeli prognozowania. Wykorzystując potencjał AI, naukowcy ds. pogody mogą wydobyć cenne wnioski z danych historycznych, poprawiając dokładność i zdolności prognozowania.
3. Czym są radary meteorologiczne typu Dopplera i w j jaki sposób przyczyniają się do prognozowania pogody?
Radary meteorologiczne typu Dopplera to zaawansowane systemy radarowe używane do wykrywania i śledzenia opadów, takich jak deszcz czy śnieg, a także innych zjawisk atmosferycznych. W prognozowaniu pogody te radary odgrywają kluczową rolę w dostarczaniu danych w czasie rzeczywistym i poprawie dokładności prognoz, zwłaszcza dla zdarzeń ekstremalnych, takich jak intensywne opady deszczu i cyklony.
4. W j jaki sposób superlokalne prognozy będą korzystne dla różnych sektorów?
Superlokalne prognozy dostarczają informacje pogodowe na bardzo konkretne poziomy, takie jak poziom Panchayat lub wsi. Taki stopień szczegółowości korzyści dla różnych sektorów, w tym rolnictwa, zdrowia, planowania miejskiego, hydrologii i ochrony środowiska. Dostosowywanie informacji pogodowych do potrzeb konkretnych sektorów pozwala na bardziej efektywne planowanie i podejmowanie decyzji.
5. Jaki jest cel włączania sztucznej inteligencji w prognozowanie pogody?
Celem włączania sztucznej inteligencji w prognozowanie pogody jest poprawa dokładności i zdolności prognozowania. Modele AI analizują dane historyczne i wydobywają cenne wnioski, uzupełniając istniejące modele prognozowania. Poprzez połączenie zalet AI i tradycyjnych modeli, naukowcy ds. pogody mają na celu dostarczanie bardziej niezawodnych i dokładnych prognoz.
Zrodlo: PTI
The source of the article is from the blog oinegro.com.br