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 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.
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 aspecte, 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 incertitudinile modelelor numerice și îmbunătățește precizia predicțiilor cu până la 50%. Modelul s-a dovedit a oferi o performanță excepțională 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 cantitativ estimarea automată a intensității taifunurilor, îmbunătățind precizia prognozelor. Prin extragerea obiectivă a factorilor de mediu care influențează schimbările de intensitate ale taifunurilor, concluziile pot fi aplicate în sistemele operaționale de prognoză, permitând furnizarea rapidă și precisă a informațiilor despre taifunuri.
Privind în viitor, informațiile obiective despre taifunuri generate de această tehnologie avansată sunt menite să contribuie semnificativ la pregătirea și prevenirea dezastrelor, contribuind la reducerea impacturilor sociale și economice cauzate de taifunuri.