Berta Sándor
Mesterséges intelligencia segít a jégesők előrejelzésében
Kutatók az arcfelismerési eljárásokban használt technológiát alkalmazták a jégeső-prognózis modellek elkészítéséhez.
Az Amerikai Egyesült Államok Nemzeti Légkörkutató Központja (NCAR) és az Egyetemi Légkörkutató Társaság (UCAR) által megalkotott megoldás lehetővé teszi a jégesők és azok súlyosságának eddiginél sokkal pontosabb előrejelzését. A használt mesterséges intelligenciát korábban arcfelismerési rendszerekhez alkalmazták, de most a kutatók megtanították arra, hogy a különböző időjárásbeli jelenségekből felismerje a jégeső kialakulását.
Az új rendszer segítségével még az is prognosztizálható, hogy mekkora nagyságú jégszemekre lehet számítani. Ez a meteorológusok által eddig használt technikákkal gyakorlatilag lehetetlen volt. David John Gagne, az NCAR tudósa és a kutatás vezetője kifejtette, hogy pontosan tisztában vannak azzal, hogy egy közelgő vihar struktúrája befolyásolja azt, hogy várható-e jégeső vagy sem. Egy szupercellából előbb jön létre például jégeső, mint egy zivatarláncból. A jégeső kialakulása számos meteorológiai tényezőtől függ, de, ha minden követelményt figyelembe is vettek, akkor sem lehetett megmondani, hogy mekkora jégszemekre lehet számítani.
A számítógépes modellek ugyanis nem voltak képesek megbirkózni az ennek kiszámításához szükséges adatmennyiséggel. A mesterséges intelligencia, ezen belül is a gépi tanulás, viszont meg tudott birkózni ezzel a feladattal. A kifejlesztett szoftver kiszámítja a vihar struktúráját és ezzel párhuzamosan feldolgozza a legfontosabb időjárás-adatokat, például a szélerősséget, a hőmérsékletet és a légnyomást. Ezek alapján jön létre egy prognózis, amelyet azután összehasonlítanak a bekövetkezett vihar jellemzőivel. Az összehasonlításoknak köszönhetően az eljárás egyre kifinomultabbá válik, az eredmények pedig egyre megbízhatóbbak lesznek.
Az Amerikai Egyesült Államok Nemzeti Légkörkutató Központja (NCAR) és az Egyetemi Légkörkutató Társaság (UCAR) által megalkotott megoldás lehetővé teszi a jégesők és azok súlyosságának eddiginél sokkal pontosabb előrejelzését. A használt mesterséges intelligenciát korábban arcfelismerési rendszerekhez alkalmazták, de most a kutatók megtanították arra, hogy a különböző időjárásbeli jelenségekből felismerje a jégeső kialakulását.
Az új rendszer segítségével még az is prognosztizálható, hogy mekkora nagyságú jégszemekre lehet számítani. Ez a meteorológusok által eddig használt technikákkal gyakorlatilag lehetetlen volt. David John Gagne, az NCAR tudósa és a kutatás vezetője kifejtette, hogy pontosan tisztában vannak azzal, hogy egy közelgő vihar struktúrája befolyásolja azt, hogy várható-e jégeső vagy sem. Egy szupercellából előbb jön létre például jégeső, mint egy zivatarláncból. A jégeső kialakulása számos meteorológiai tényezőtől függ, de, ha minden követelményt figyelembe is vettek, akkor sem lehetett megmondani, hogy mekkora jégszemekre lehet számítani.
A számítógépes modellek ugyanis nem voltak képesek megbirkózni az ennek kiszámításához szükséges adatmennyiséggel. A mesterséges intelligencia, ezen belül is a gépi tanulás, viszont meg tudott birkózni ezzel a feladattal. A kifejlesztett szoftver kiszámítja a vihar struktúráját és ezzel párhuzamosan feldolgozza a legfontosabb időjárás-adatokat, például a szélerősséget, a hőmérsékletet és a légnyomást. Ezek alapján jön létre egy prognózis, amelyet azután összehasonlítanak a bekövetkezett vihar jellemzőivel. Az összehasonlításoknak köszönhetően az eljárás egyre kifinomultabbá válik, az eredmények pedig egyre megbízhatóbbak lesznek.