運(yùn)用人工智能技術(shù) ， 研究人員開(kāi)發(fā)了一種算法可以用來(lái)監(jiān)測(cè)導(dǎo)致風(fēng)暴、颶風(fēng)的云團(tuán)的形成 。 這項(xiàng)研究發(fā)表在《IEEE地球科學(xué)與遙感學(xué)報(bào)》上 ， 它展示了一個(gè)模型 ， 可以幫助更快更準(zhǔn)確的識(shí)別潛在的嚴(yán)重風(fēng)暴 。
研究人員創(chuàng)建了一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的框架 ， 從衛(wèi)星圖像中檢測(cè)云層的旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng) 。 “最好的預(yù)測(cè)需要包含了盡可能多的數(shù)據(jù) ， 因?yàn)榇髿馐菬o(wú)限復(fù)雜的 ， 通過(guò)使用現(xiàn)有的模型和數(shù)據(jù) ， 我們對(duì)大氣狀況進(jìn)行了盡可能完整的觀察 。 ”美國(guó)AccuWeather高級(jí)氣象學(xué)家史蒂夫·維斯塔表示 。
在這項(xiàng)研究中 ， 研究人員分析了5萬(wàn)多張美國(guó)氣象衛(wèi)星圖像 ， 識(shí)別并標(biāo)記了逗號(hào)狀的云的形狀和運(yùn)動(dòng)軌跡 。 這些云與氣旋的形成密切相關(guān) ， 氣旋可能會(huì)導(dǎo)致冰雹、雷暴、大風(fēng)和暴風(fēng)雪等惡劣天氣 。
利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) ， 計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)識(shí)別和探測(cè)衛(wèi)星圖像中“逗號(hào)形”的云 。 這些數(shù)據(jù)可以幫助氣象學(xué)專家將注意力集中在有可能發(fā)生惡劣天氣的區(qū)域 ， 以便盡早的發(fā)現(xiàn)可能形成惡劣天氣的云團(tuán) 。
【人工智能算法幫助預(yù)測(cè)風(fēng)暴等惡劣天氣】研究人員發(fā)現(xiàn) ， 他們的方法能夠有效的探測(cè)到“逗號(hào)狀”的云 ， 準(zhǔn)確率高達(dá)99% ， 平均每次預(yù)測(cè)的時(shí)間大約40秒 ， 它還能預(yù)測(cè)64%的惡劣天氣事件 ， 優(yōu)于現(xiàn)在的天氣預(yù)測(cè)方法 。
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