Группа исследователей в Южной Корее совершила прорыв в прогнозировании интенсивности тайфунов с использованием данных реального времени со спутников и технологии глубокого обучения. Сочетая данные геостационарных спутников Cheollian 1 и 2 с численными модельными данными, команда Ульсанского национального института науки и технологий (UNIST) разработала модель прогнозирования на основе искусственного интеллекта, способную точно анализировать информацию о тайфунах.
Традиционно прогнозирование тайфунов основывается только на данных геостационарных спутников, что приводит к затратному анализу и зависимости от неопределенности численных моделей. Для решения этих проблем исследовательская группа создала модель ‘Hybrid-CNN’, которая интегрирует данные реального времени сателлитов и численные модельные данные за периоды 24, 48 и 72 часа.
Этот новый подход ускоряет процесс анализа, снижает неопределенность численных моделей и повышает точность прогнозирования на 50%. Модель показала выдающуюся производительность даже во время быстрого усиления тайфунов, демонстрируя свою эффективность в решении сложных сценариев.
Более того, команда использовала искусственный интеллект для визуализации и количественного анализа автоматической оценки интенсивности тайфунов, улучшая точность прогнозов. Извлекая объективно факторы окружающей среды, влияющие на изменения интенсивности тайфунов, эти результаты могут быть применены к оперативным системам прогнозирования, обеспечивая быстрое и точное предоставление информации о тайфунах.
Новейшая технология, обеспечивающая объективную информацию о тайфунах, готова внести значительный вклад в подготовке и предотвращении бедствий, помогая смягчить общественные и экономические последствия, вызванные тайфунами.