Un grup de cercetători din Coreea de Sud a făcut o avansare revoluționară în predicția intensității taifunurilor folosind date satelitare în timp real și tehnologie de învățare profundă. Prin combinarea datelor de satelit geostaționar de la Cheollian 1 și 2 cu datele modelului numeric, 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 de satelit geostaționar, ceea ce duce la analize consumatoare de timp și dependență de incertitudinile modelelor numerice. Pentru a aborda aceste probleme, echipa de cercetare a creat un model ‘Hybrid-CNN’ care integrează datele de satelit în timp real și datele modelului numeric pe perioade de 24, 48 și 72 de ore.
Acest nou abordare accelerează procesul de analiză, reduce incertitudinea modelelor numerice și îmbunătățește precizia predicțiilor cu până la 50%. Modelul a demonstrat că livrează performanțe excepționale chiar și în timpul intensificării rapide a taifunurilor, demonstrând eficacitatea sa în gestionarea scenariilor dificile.
În plus, echipa a folosit AI pentru a vizualiza și analiza cuantitativ estimarea automată a intensității taifunului, sporind precizia previziunilor taifunurilor. Prin extragerea obiectivă a factorilor de mediu care influențează schimbările de intensitate ale taifunului, concluziile pot fi aplicate în sistemelor de prognoză operațională, permind 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 eforturile de pregătire și prevenire a dezastrului, ajutând la reducerea impactului societal și economic cauzat de taifunuri.