Un grup de cercetători din Coreea de Sud a făcut un avans deosebit în predicția intensității taifunurilor folosind date satelitare în timp real și tehnologie de învățare profundă. Prin combinarea datelor satelitare geostaționare de la Cheollian 1 și 2 cu datele modelelor numerice, echipa de la Institutul Național de Știință și Tehnologie Ulsan (UNIST) a dezvoltat un model de predicție AI care poate analiza informațiile despre taifunuri cu precizie.
În mod tradițional, predicția taifunurilor se bazează exclusiv pe datele satelitare geostaționare, ceea ce duce la o analiză consumatoare de timp și la dependența de incertitudinile modelelor numerice. Pentru a aborda aceste probleme, echipa de cercetare a creat un model „Hybrid-CNN” care integrează datele satelitare în timp real și datele modelelor numerice pe perioade de 24, 48 și 72 de ore.
Acest nou abordare accelerează procesul de analiză, reduce incertitudinea modelelor numerice și îmbunătățește precizia predicției cu până la 50%. Modelul a demonstrat că oferă o performanță excepțională chiar și în timpul intensificării rapide a taifunului, demonstrând eficacitatea sa în gestionarea scenariilor challenging.
În plus, echipa a folosit AI pentru a vizualiza și analiza cuantitativ estimarea automată a intensității taifunului, îmbunătățind precizia previziunilor taifunurilor. Prin extragerea obiectivă a factorilor de mediu care influențează schimbările de intensitate ale taifunului, descoperirile pot fi aplicate în sistemele de prognoză operațională, permitând furnizarea rapidă și precisă a informațiilor despre taifunuri.
Privind în viitor, informațiile obiective despre taifunuri furnizate de această tehnologie avansată sunt menite să contribuie semnificativ la pregătirea și prevenirea dezastrelor, ajutând la reducerea impactului societal și economic cauzat de taifunuri.