Індійські погодні вчені розпочинають відчайдушу подорож, щоб перетворити погодний прогноз за допомогою використання штучного інтелекту (AI) та машинного навчання. У нещодавньому інтерв’ю з редакцією PTI, Мрут’юняй Мохапатра, Генеральний директор Індійського метеорологічного відомства (IMD), розкрив плани інтеграції новітніх технологій з наявними числовими моделями прогнозування погоди.
Хоча метеорологи довгий час використовували числові моделі для передбачення погодних умов, IMD визнає, що AI має потенціал значно покращити ці моделі. Хоча використання штучного інтелекту в погодних прогнозах все ще знаходиться на початковому етапі, Мохапатра передбачає, що протягом наступних п’яти років це значно покращить їх техніку прогнозування.
Працюючи на інтелектуальних можливостях AI, IMD має на меті проаналізувати цифрові погодні записи, які сягають 1901 року, щоб отримати цінні уявлення про погодні шаблони. Моделі штучного інтелекту, на відміну від традиційних фізично-орієнтованих моделей, покладаються на історичні дані, а не на фізику атмосферних явищ для створення прогнозів. Доповнювати існуючі числові моделі прогнозування AI дозволить побачити вражаючі покращення точності прогнозів.
Для повного використання потенціалу AI Міністерство Земельних Законів та IMD створили експертні групи, які присвячені вивченню його потенційних застосувань. Мохапатра підкреслив, що взаємодія між штучним інтелектом та числовими моделями прогнозування буде важливою для покращення точності прогнозів, зауваживши, що обидва підходи є взаємодоповнювані та незамінні.
Визнаючи необхідність гіперлокалізованих прогнозів, IMD розв’язує проблеми, з якими вони стикаються при наданні передбачень на рівні села для конкретних небезпек. Мета полягає в тому, щоб пристосувати погодну інформацію до конкретних потреб секторів, включаючи сільське господарство, охорону здоров’я, міське планування, гідрологію та навколишнє середовище. Шляхом надання прогнозів на рівні Panchayat або села, IMD має на меті підтримати обгрунтоване прийняття рішень в різних секторах.
Прильотом зміни клімату продовжує впливати на погодні шаблони, Мохапатра підкреслив появу мезомасштабних явищ, таких як конвективні хмари, які мають значний вплив на місцеві спільноти. Для боротьби з цим IMD розвернуло мережу з 39 доплеровських метеорологічних радарів, які покривають 85 відсотків країни. Використовуючи вдосконалені дані радарів з розширенням 350 метрів на піксель, IMD може виявляти та симулювати конвективні хмари. Цей технологічний прорив значно підвищує точність прогнозів для екстремальних подій, таких як сильні дощі та циклони.
Інтеграція AI та машинного навчання є парадигмальним зміщенням в прогнозуванні погоди. Шляхом використання історичних даних метеорологи можуть видобувати цінні уявлення та покращувати точність прогнозів, зменшуючи залежність від традиційних фізично-орієнтованих моделей. Через цей інноваційний підхід IMD готовий розпочати нову еру прогнозування погоди, забезпечуючи кращу готовність та обґрунтоване прийняття рішень перед змінами у погодних шаблонах.
### Часті запитання (FAQ)
Що таке штучний інтелект (AI)?
Штучний інтелект означає розробку комп’ютерних систем, які можуть виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту, такі як візуальне сприйняття, розпізнавання мови, вирішення проблем та прийняття рішень.
Як AI покращує прогнозування погоди?
AI покращує прогнозування погоди за допомогою використання історичних даних для генерації уявлень та прогнозів. Воно доповнює існуючі числові моделі прогнозування та покращує точність прогнозів.
Що таке мезомасштабні явища?
Мезомасштабні явища відносяться до погодних шаблонів та подій, що відбуваються на меншому масштабі, зазвичай в межах 10 км². Ці явища, такі як конвективні хмари, можуть мати значний вплив на місцеві спільноти.
Що таке доплерівський метеорологічний радар?
Доплерівський метеорологічний радар – це пристрій, який використовує ефект Доплера для вимірювання опадів та руху атмосферних часток, таких як дощові краплі або сніжинки. Він надає цінну інформацію для прогнозування погоди та виявлення екстремальних погодних явищ.
Як гіперлокалізовані прогнози користуватимуться різними секторами?
Гіперлокалізовані прогнози, адаптовані до конкретних секторів, таких як сільське господарство, охорона здоров’я та міське планування, дозволять краще прийняття рішень та планування, забезпечуючи ефективне виділення ресурсів та підвищену готовність до погодних викликів.
Джерела:
– [Індійське метеорологічне відомство (IMD)](https://www.imd.gov.in/)
The source of the article is from the blog zaman.co.at