Skupina raziskovalcev v Južni Koreji je dosegla preboj v napovedovanju intenzivnosti tajfunov z uporabo satelitskih podatkov v realnem času in tehnologije globokih učenj. Z združevanjem geostacionarnih satelitskih podatkov iz satelitov Cheollian 1 in 2 z numeričnimi modeli je ekipa na Nacionalnem inštitutu za znanost in tehnologijo v Ulsanu (UNIST) razvila model AI za napovedovanje, ki lahko analizira informacije o tajfunih z natančnostjo.
Tradicionalno se pri napovedih tajfunov uporablja samo geostacionarne satelitske podatke, kar vodi v zamudno analizo in odvisnost od negotovosti numeričnih modelov. Da bi rešili te težave, je raziskovalna ekipa ustvarila model ‘Hybrid-CNN’, ki integrira podatke iz satelitov v realnem času in numerične podatke modelov v obdobjih 24, 48 in 72 ur.
Ta nov pristop pospešuje analizni proces, zmanjšuje negotovost numeričnih modelov in izboljšuje natančnost napovedi za do 50%. Model je pokazal izjemne rezultate tudi med hitro intenzifikacijo tajfunov, kar kaže na njegovo učinkovitost pri obvladovanju zahtevnih situacij.
Poleg tega je ekipa izkoristila AI za vizualizacijo in kvantitativno analizo avtomatske ocene intenzivnosti tajfuna, kar povečuje natančnost napovedi tajfunov. Z objektivnim izločanjem okoljskih dejavnikov, ki vplivajo na spremembe intenzivnosti tajfuna, lahko ugotovitve uporabimo v operativnih napovednih sistemih, kar omogoča hitro in natančno zagotavljanje informacij o tajfunih.
V prihodnosti bo objektivna informacija o tajfunih, ki jo zagotavlja napredna tehnologija, bistveno prispevala k pripravljenosti in preprečevanju nesreč, s čimer bo pomagala zmanjšati družbene in gospodarske vplive, ki jih povzročajo tajfuni.