Yüz tanıma tekniği dolu tahminlerini iyileştirebilir

ABD’deki bilim adamları tarafından yapılan yeni bir araştırmaya göre, yüz tanıma sistemlerinde kullanılan aynı yapay zeka tekniği, dolu fırtınalarının tahminini ve şiddetini iyileştirmeye yardımcı olabilir. Ulusal Atmosferik Araştırma Merkezi.

Araştırmacılar, tahmin edilmesi zor olan, dolunun oluşup oluşmayacağını ve dolu tanelerinin ne kadar büyük olacağını etkileyen bireysel fırtınaların özelliklerini tanımak için evrişimli sinir ağı adı verilen derin bir öğrenme modeli geliştirdiler.

Amerikan Meteoroloji Derneği’nin yayınladığı sonuçlar Aylık Hava Durumu İncelemesibir fırtınanın tüm yapısını hesaba katmanın önemini vurgulayın; bu, mevcut dolu tahmin teknikleriyle yapılması zor olan bir şeydir.

Araştırma ekibine liderlik eden NCAR bilim adamı David John Gagne, “Fırtınanın yapısının, fırtınanın dolu üretip üretemeyeceğini etkilediğini biliyoruz” dedi. “Örneğin, bir süper hücrenin dolu üretme olasılığı, bir fırtına hattından daha fazladır. Ancak çoğu dolu tahmin yöntemi, fırtınanın yalnızca küçük bir dilimine bakar ve daha geniş biçim ve yapıyı ayırt edemez.”

NSF’de bir program görevlisi olan Nick Anderson, “Dolu – özellikle büyük dolu – tarım ve mülk üzerinde önemli ekonomik etkilere sahip olabilir” dedi. Atmosfer ve Coğrafi Uzay Bilimleri Anabilim Dalı, araştırmayı finanse eden. “Bu derin öğrenme araçlarını benzersiz şekillerde kullanmak, büyük dolu yağışını destekleyen koşullara ilişkin ek bilgiler sağlayacak ve model tahminlerini iyileştirecektir. Bu, bilimsel disiplinlerin yaratıcı ve çok yararlı bir birleşimidir.”

Yeni makine öğrenimi modelinin sonraki adımları arasında, modeli operasyonel kullanıma geçirmek amacıyla fırtına gözlemleri ve radarla tahmin edilen dolu kullanılarak test edilmesi yer alıyor.