Группа исследователей в Южной Корее сделала прорыв в прогнозировании интенсивности тайфунов, используя данные спутников реального времени и технологию глубокого обучения. Комбинируя данные геостационарных спутников Cheollian 1 и 2 с численными модельными данными, команда Ульсанского национального института науки и технологии (UNIST) разработала модель прогнозирования искусственного интеллекта, способную анализировать информацию о тайфуне с точностью.
Традиционно прогноз тайфунов полагается исключительно на данные геостационарных спутников, что приводит к затратному анализу и зависимости от неопределенностей численных моделей. Для решения этих проблем исследовательская группа создала модель ‘Hybrid-CNN’, интегрирующую данные спутников реального времени и численные модельные данные на протяжении 24, 48 и 72 часов.
Этот новый подход ускоряет процесс анализа, снижает неопределенность численных моделей и повышает точность прогнозов до 50%. Модель показала выдающуюся производительность даже во время быстрого наращивания тайфуна, демонстрируя свою эффективность в решении сложных сценариев.
Более того, команда использовала искусственный интеллект для визуализации и количественного анализа автоматической оценки интенсивности тайфуна, повышая точность прогнозов тайфунов. Путем объективного извлечения экологических факторов, влияющих на изменение интенсивности тайфуна, результаты могут быть применены в операционных системах прогнозирования, обеспечивая своевременную и точную информацию о тайфуне.
Заблаговременно предоставленная объективная информация о тайфунах с использованием этой передовой технологии готова значительно способствовать подготовке и предотвращению бедствий, помогая смягчить общественные и экономические последствия, вызванные тайфунами.