Индия использует нейросети для прогнозирования погоды, решения проблем наводнений и засухи
Индия применяет искусственный интеллект (ИИ) для моделирования климата с целью улучшить точность и эффективность ее текущих и краткосрочных прогнозов погоды. Это особенно важно в контексте резкого увеличения проливных дождей, наводнений и засух, которые только в этом году унесли жизни около 3000 человек, согласно оценкам независимого Центра науки и окружающей среды, цитируемого Reuters.
Метеорологические агентства по всему миру признают значимость передовых решений в этой области и все больше обращаются к искусственному интеллекту - технологии, известной своей экономичностью и повышением скорости работы.
Особое внимание к точным прогнозам погоды уделяется в Индии, где проживает 1,4 миллиарда человек и где страна занимает второе место в мире по производству риса, пшеницы и сахара.
В начале этого года Метеорологический департамент Индии (IMD) сообщил о своих экспериментах с использованием искусственного интеллекта для улучшения текущих и краткосрочных прогнозов погоды, которые охватывают период от трех часов до семи дней.
IMD планирует, что разработка продуктов на основе искусственного интеллекта займет от одного до двух лет. В стране уже сформирована специальная группа ученых, занимающихся исследованиями в области ИИ, и IMD также активно сотрудничает с индийскими технологическими институтами (IIT), университетами и другими заинтересованными сторонами.
Искусственный интеллект (ИИ) способствует улучшению прогноза погоды на локальном уровне. Для составления прогнозов Международный институт монсунных исследований (IMD) опирается на численное моделирование погоды и обладает обширным набором данных, включающих наблюдения и модели за последние годы.
Индия владеет цифровыми данными наблюдений, начиная с 1901 года, которые включают информацию о температуре, ветре и осадках. Спутниковые данные стали доступны с 1983 года, а радиолокационные данные – с 2002 года и позже. IMD использует этот обширный набор данных, который отражает как текущие атмосферные условия, так и будущие характеристики, полученные на основе моделей, в качестве ценного ресурса для извлечения информации с помощью ИИ.
Используя эти обширные данные, ИИ способен извлекать ценную информацию, что обеспечивает метеорологам более полное понимание атмосферных условий. Сила прогнозирования ИИ особенно заметна при работе с большими объемами данных, что позволяет оптимизировать процессы принятия решений в условиях динамической погоды.
Кроме того, возможности адаптивного обучения ИИ позволяют ему анализировать сложные климатические модели, что повышает точность и разрешающую способность прогнозов. Это имеет важное значение для предоставления прогнозов, отвечающих местным потребностям, для деревень и панчаятов.
В условиях изменчивости климата внедрение ИИ становится стратегическим инструментом, который обеспечивает метеорологам расширенные аналитические возможности и способствует устойчивости сообществ перед изменяющейся динамикой погоды.
