Супертайфун Мавар, 23 мая 2023 год, КА Метеор-М №2-2/МСУ-МР, НИЦ "Планета"
22 и 23 мая максимальные ветры вблизи центра 2 -го в этом году тайфуна «Мавар» за сутки усилились с 38 метров в секунду (тайфун) до 60 метров в секунду (супертайфун). Национальный метеорологический центр (NMC) использовал технологию быстрого улучшения идентификации искусственного интеллекта (ИИ) и добился прогноза тенденций на 12 часов вперед. Между тем, Huawei Cloud Pangu Model также показала хорошие результаты в предсказании пути Мавара, предсказав его поворот в восточных водах острова Тайвань на пять дней вперед.
С появлением технологии ИИ метод глубокого обучения в сочетании с мощной обработкой данных и характеристикой сложных структурных особенностей может похвастаться широкой перспективой применения на фоне больших метеорологических данных. По словам г-на Цянь Цифэна, заместителя генерального директора Центра прогнозирования тайфунов и морской погоды НМЦ, НМЦ в сотрудничестве с научно-исследовательскими институтами и университетами провел серию исследований ИИ в области мониторинга и прогнозирования тайфунов. Были внедрены такие технологии, как распознавание вихрей тайфунов, интеллектуальная идентификация интенсивности тайфунов и идентификация быстрого улучшения тайфунов, которые имеют преимущества при обработке нелинейных и массивных данных, помогая синоптикам повышать точность прогнозов.
Ввиду преимуществ ИИ в распознавании изображений большое внимание привлекло применение технологии ИИ для позиционирования объектива и определения интенсивности тайфуна.
В 2019 году NMC и Пекинский университет почты и телекоммуникаций предложили сквозную визуальную интеллектуальную модель идентификации интенсивности тайфунов. Модель извлекала данные спутниковых изображений облаков для анализа характеристик, связанных с интенсивностью тайфунов, а затем строила модель классификации и модель поиска на основе сходства для получения результатов принятия решений. Наконец, путем интеграции результатов идентификации двух моделей получаются интенсивность тайфуна, достоверность и эталонная карта облачности. Анализируя и изучая множество образцов с помощью машин, метод глубокого обучения может неявно извлекать сложные черты глубокой абстракции в изображениях и все чаще применяется для оценки интенсивности тайфунов.
Основываясь на модели глубокого обучения пространственно-временной корреляции в области ИИ, NMC предложила технологию автоматической и объективной идентификации тренда быстрого усиления тайфунов путем маркировки и изучения ключевой информации в спутниковых облачных данных о тайфунах над северо-западной частью Тихого океана и южной Китайское море с 2005 по 2018 год и введение индикации жизненного цикла. Была создана модель идентификации тайфунов с быстрым улучшением, объединяющая признаки пространственно-временных рядов.
По словам г-на Чжоу Гуаньбо, главного синоптика Центра прогнозирования тайфунов и морской погоды, НМЦ создал систему мониторинга и прогнозирования тайфунов на основе ИИ, создав модель идентификации вихрей тайфунов, интеллектуальную модель идентификации интенсивности тайфунов и модель быстрой идентификации тайфунов. . Он предоставляет значительную техническую поддержку и справочные продукты для повышения интеллектуального уровня операций по мониторингу и прогнозированию тайфунов в Китае и быстрого расширения глобальной операции по тропическим циклонам, охватывающей несколько морей.
НМЦ и Центр тайфунов и морских прогнозов погоды продолжат интенсифицировать применение ИИ в области мониторинга и прогнозирования тайфунов и сосредоточатся на объяснительной функции ИИ. Они будут тесно сотрудничать с университетами, научно-исследовательскими институтами и другими научно-исследовательскими силами для дальнейшего продвижения глубокой интеграции технологии ИИ в мониторинг, прогнозирование и обслуживание тайфунов, предоставляя инновационную техническую поддержку для точного мониторинга, точного прогнозирования и специализированных услуг глобальных служб.
Сообщение на сайте Китайской метеорологической администрации