Zentrales Meteorologisches Observatorium: Das KI-basierte System zur Überwachung und Vorhersage von Taifunen wurde zunächst fertiggestellt

Laut Nachrichten vom 6. Juni gab das Zentrale Meteorologische Observatorium heute bekannt, dass es zunächst ein auf künstlicher Intelligenz basierendes System zur Überwachung und Vorhersage von Taifunen aufgebaut hat. Dieses System kann wichtige technische Unterstützung für die Verbesserung der Intelligenz des Taifunüberwachungs- und -vorhersagegeschäfts meines Landes und für die Ausweitung des Geschäfts mit tropischen Wirbelstürmen in mehreren Meeresgebieten auf der ganzen Welt bieten.

Qian Qifeng, stellvertretender Direktor des Taifun- und Meeresmeteorologischen Vorhersagezentrums des Zentralen Meteorologischen Observatoriums, sagte: „Das Zentrale Meteorologische Observatorium hat in Zusammenarbeit mit verschiedenen wissenschaftlichen Forschungsinstituten, Universitäten usw. eine Reihe künstlicher Intelligenz durchgeführt Erkundungen in der Taifun-Überwachung und -Prognose. Und entwickelten den Taifun-Wirbel. Technologien wie Identifizierung, intelligente Taifun-Intensitätsbestimmung und schnelle Taifun-Verstärkungsunterscheidung können die Verarbeitung nichtlinearer und massiver Daten nutzen, um Prognostikern dabei zu helfen, die Prognosegenauigkeit zu verbessern Quelle: China Meteorological Administration Taifun-Wirbel-Grobpositionierung und Feinpositionierung, um das Ziel der Eindämmung von Taifun-Wirbeln zu erreichen. Auf Infrarot-Wolkenbildern mit viel Wolkenrauschen (Nicht-Taifun-Wirbel-Informationen) können Taifun-Wirbel intelligent identifiziert und schnell positioniert werden. Diese Technologie hat eine Erkennungsrate von fast 100 % für Taifune und höher und eine Erkennungsrate von 50 % bis 80 % für schwache Wirbel (tropische Tiefdruckniveaus) ohne offensichtliche Wirbeleigenschaften.

Laut Zhou Guanbo, Chefprognostiker des Taifun- und Meeresmeteorologischen Vorhersagezentrums des Zentralen Meteorologischen Observatoriums, hat das Zentrale Meteorologische Observatorium durch die Einrichtung eines Modells zur Identifizierung von Taifunwirbeln, eines Modells zur Bestimmung der intelligenten Intensität des Taifuns und eines Diskriminierungsmodells für die schnelle Intensivierung von Taifunen das Zentrale Meteorologische Observatorium entwickelt hat zunächst ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Taifun-Überwachungs- und -Kontrollsystem aufgebaut. Das Prognosesystem bietet wichtige technische Unterstützung und Referenz für die Verbesserung der Intelligenz des Taifun-Überwachungs- und -Prognosegeschäfts meines Landes und die rasche Ausweitung des Geschäfts mit tropischen Wirbelstürmen in vielen Meeresgebieten auf der ganzen Welt.

Das Zentrale Meteorologische Observatorium erklärte, dass „das Taifun- und Meeresmeteorologische Vorhersagezentrum des Zentralen Meteorologischen Observatoriums den Einsatz künstlicher Intelligenz im Bereich der Taifunüberwachung und -vorhersage weiter stärken wird“ und die Integration der Technologie der künstlichen Intelligenz in die Taifunüberwachung weiter fördern wird. Vorhersagen und Dienstleistungen zur Gewährleistung von Präzision bei globalen Taifunen. Überwachung und genaue Vorhersagen bieten innovative technische Unterstützung.

IT House stellte fest, dass das Zentrale Meteorologische Observatorium und die Universität für Post und Telekommunikation in Peking ein durchgängiges visuelles intelligentes Modell zur Bestimmung der Taifunintensität vorgeschlagen haben. Dieses Modell basiert auf dem Deep-Learning-Modell eines vorab trainierten Faltungs-Neuronalen Netzwerks Extrahiert Satellitenwolkenbilddaten. Analysieren Sie die mit der Taifunintensität verbundenen Merkmale und erstellen Sie dann ein Klassifizierungsmodell und ein ähnlichkeitsbasiertes Abrufmodell basierend auf den Merkmalen, um Entscheidungsergebnisse zu erhalten. Schließlich wurden durch die Fusion der Erkennungsergebnisse der beiden Modelle die Intensitäts-, Konfidenz- und Referenzwolkenbilder des Taifuns erhalten. Diese Art von Deep-Learning-Methode kann durch maschinelle Analyse und Lernen einer großen Anzahl von Proben implizit tiefe abstrakte komplexe Merkmale in Bildern extrahieren und wird nun zunehmend bei der Schätzung der Taifunintensität eingesetzt.

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