Использование искусственного интеллекта для более точного прогнозирования суровой погоды

Исследователи из Университета штата Пенсильвания, компании AccuWeather и Университета Альмерии (Испания) разработали систему на основе машинного обучения, которая автоматически обнаруживает на спутниковых снимках облака характерной "запятой" формы. Эти облачные структуры сигнализируют о формировании циклонов, способных вызвать грозы, град, шквальный ветер и метели. Для обучения алгоритма было проанализировано и размечено более 50 000 исторических спутниковых снимков погоды в США.

Новый метод позволяет выявлять опасные образования с точностью 99%, затрачивая в среднем 40 секунд на прогноз, и предсказывает 64% случаев экстремальной погоды, превосходя другие существующие методы. Инструмент работает в режиме, близком к реальному времени, и может обнаруживать зарождающиеся облачные "запятые" даже раньше, чем это делает человеческий глаз. Это помогает синоптикам оперативно сосредоточить внимание на наиболее угрожающих участках в огромном массиве поступающих данных.

"Самое лучшее прогнозирование включает как можно больше данных", — отметил Стив Вистар, старший судебный метеоролог AccuWeather. По словам ведущего исследователя проекта Рэйчел Чжэн, система помогает метеорологам прогнозировать суровые погодные явления. Профессор Джеймс Ван подчеркнул, что этот проект демонстрирует возможность интерпретации визуальной погодной информации с помощью ИИ, а интеграция такого подхода с численными моделями прогнозирования сделает прогнозы более точными и полезными.