Şiddetli hava durumunu daha iyi tahmin etmek için yapay zekayı kullanma
Meteorologlar, hava durumunu tahmin ederken şiddetli fırtınalara işaret edebilecek bulutların şekillerini ve hareketlerini izlemek için bir dizi model ve veri kaynağı kullanır. Bununla birlikte, giderek genişleyen hava durumu veri setleri ve yaklaşan son tarihlerle, tüm fırtına oluşumlarını – özellikle küçük ölçekli olanları – gerçek zamanlı olarak izlemeleri neredeyse imkansızdır.
Şimdi, kısmen Ulusal Bilim Vakfı tarafından finanse edilen bir araştırma ekibi sayesinde şiddetli fırtınaları daha hızlı ve doğru bir şekilde tanımaya yardımcı olabilecek bir bilgisayar modeli var.
Penn State, AccuWeather, Inc. ve İspanya’daki Almería Üniversitesi’nden araştırmacılar, uydu görüntülerinden bulutlardaki aksi takdirde fark edilmeyebilecek dönme hareketlerini algılayan, makine öğrenimi doğrusal sınıflandırıcılarına (bir tür yapay zeka) dayalı bir çerçeve geliştirdiler. .
AccuWeather’da kıdemli adli meteoroloji uzmanı Steve Wistar, “En iyi tahmin, mümkün olduğu kadar çok veri içerir” dedi. “Atmosfer sonsuz derecede karmaşık olduğu için alınacak çok şey var.”
Penn State’te bildirilen projenin sonuçları basın bülteni ve yayınlandı Jeobilim ve Uzaktan Algılama Konusunda IEEE İşlemleriAccuWeather ile Profesör James Wang liderliğindeki bir Penn State College of Information Sciences and Technology araştırma grubu arasındaki önceki çalışmaları geliştirin.
“İşbirliğimiz başladığında anladık [with AccuWeather in 2010] meteorologların ve iklim bilimcilerin karşılaştığı önemli bir zorluğun, Dünya gözlem uyduları, radarlar ve sensör ağları tarafından üretilen geniş ve sürekli artan miktardaki veriyi anlamlandırmak olduğunu söyledi. Bilgisayarlı sistemlerin verileri analiz etmesi ve verilerden öğrenmesi çok önemlidir. .”
NSF, Wang’ın araştırmasını bir Bilgisayar ve Bilişim Bilimi ve Mühendisliği KARİYERİ aracılığıyla finanse ediyor ödülamacı, makine öğrenimi tabanlı görüntü açıklama ve geri almanın teorik ve hesaplamalı ilkelerini araştırmak için disiplinler arası bir araştırma ve eğitim programı geliştirmektir.