Kineski naučnici razvili novi AI model za predviđanje ciklona
Kineski naučnici razvili su novu metodu veštačke inteligencije (AI) za prognozu naglog intenziviranja tropskih ciklona, bacajući novo svetlo na unapređenje globalne pripremljenosti za prirodne katastrofe.
Kako prenosi Sinhua, nedavno su istraživači sa Instituta za okeanologiju Kineske akademije nauka objavili ovu studiju u časopisu Prosidings (Proceedings) Nacionalne akademije nauka.
Nagli porast intenziteta tropskog ciklona, koji se odnosi na dramatično povećanje jačine tropske oluje u kratkom vremenskom periodu, i dalje predstavlja jedan od najtežih meteoroloških fenomena za prognozu zbog svoje nepredvidive i destruktivne prirode.
Prema studiji, tradicionalne metode prognoze, poput numeričke vremenske prognoze i statističkih pristupa, često ne uzimaju u obzir složene ekološke i strukturne faktore koji utiču na naglo intenziviranje. Iako je veštačka inteligencija već istraživan kao alat za poboljšanje predikcije ovog fenomena, većina tehnika se suočavala s visokom stopom lažnih uzbuna i ograničenom pouzdanošću.
Kako bi rešili ovaj problem, istraživači su razvili novi AI model koji kombinuje podatke sa satelita, iz atmosfere i okeana. Kada je testiran na podacima iz sezona tropskih ciklona u severozapadnom Pacifiku između 2020. i 2021. godine, nova metoda je postigla tačnost od 92,3 odsto i smanjila broj lažnih uzbuna na 8,9 odsto.
Ova metoda poboljšala je preciznost prognoze za skoro 12 procenata u odnosu na postojeće tehnike i smanjila broj lažnih uzbuna tri puta, što predstavlja značajan napredak u meteorološkoj prognozi, navodi se u studiji.
"Ova studija rešava izazove niske tačnosti i visokih stopa lažnih uzbuna u prognozi naglog intenziviranja ciklona" rekao je Li Sjaofeng, glavni autor studije.
"Naša metoda poboljšava razumevanje ovih ekstremnih vremenskih pojava i doprinosi boljoj zaštiti od njihovih razornih posledica," dodao je Li.
Kineski naučnici razvili su novu metodu veštačke inteligencije (AI) za prognozu naglog intenziviranja tropskih ciklona, bacajući novo svetlo na unapređenje globalne pripremljenosti za prirodne katastrofe.
Kako prenosi Sinhua, nedavno su istraživači sa Instituta za okeanologiju Kineske akademije nauka objavili ovu studiju u časopisu Prosidings (Proceedings) Nacionalne akademije nauka.
Nagli porast intenziteta tropskog ciklona, koji se odnosi na dramatično povećanje jačine tropske oluje u kratkom vremenskom periodu, i dalje predstavlja jedan od najtežih meteoroloških fenomena za prognozu zbog svoje nepredvidive i destruktivne prirode.
Prema studiji, tradicionalne metode prognoze, poput numeričke vremenske prognoze i statističkih pristupa, često ne uzimaju u obzir složene ekološke i strukturne faktore koji utiču na naglo intenziviranje. Iako je veštačka inteligencija već istraživan kao alat za poboljšanje predikcije ovog fenomena, većina tehnika se suočavala s visokom stopom lažnih uzbuna i ograničenom pouzdanošću.
Kako bi rešili ovaj problem, istraživači su razvili novi AI model koji kombinuje podatke sa satelita, iz atmosfere i okeana.
Kada je testiran na podacima iz sezona tropskih ciklona u severozapadnom Pacifiku između 2020. i 2021. godine, nova metoda je postigla tačnost od 92,3 odsto i smanjila broj lažnih uzbuna na 8,9 odsto.
Ova metoda poboljšala je preciznost prognoze za skoro 12 procenata u odnosu na postojeće tehnike i smanjila broj lažnih uzbuna tri puta, što predstavlja značajan napredak u meteorološkoj prognozi, navodi se u studiji.
"Ova studija rešava izazove niske tačnosti i visokih stopa lažnih uzbuna u prognozi naglog intenziviranja ciklona" rekao je Li Sjaofeng, glavni autor studije.
"Naša metoda poboljšava razumevanje ovih ekstremnih vremenskih pojava i doprinosi boljoj zaštiti od njihovih razornih posledica," dodao je Li.
Izvor: Beta
