Andromalace

Искусственный интеллект научили прогнозировать удары молний ( 1 фото )


Искусственный интеллект научили прогнозировать удары молний Наука и технологии

Молния – одно из самых опасных и, к сожалению, непредсказуемых явлений природы. Электрические искровые разряды в атмосфере, обычно возникающие во время грозы, убивают людей и животных, становятся причиной пожаров и авиационных катастроф, повреждают линии электропередач, ветрогенераторы и солнечные панели.

Современные метеорологические прогнозы дают представление о том, когда и куда придёт непогода. Однако специалисты до сих пор не научились предсказывать появление молний (хотя в последние годы природа молний изучается довольно пристально).

Восполнить этот пробел стремятся многие учёные. К примеру, недавно метеорологи из Великобритании разработали методику прогнозирования, основанную на моделировании. Ожидается, что она пригодится прежде всего в авиации: поможет обезопасить пилотов и пассажиров, которые попадают в непогоду во время полёта.

Между тем исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны пошли другим путём: они решили создать систему на основе искусственного интеллекта, которая прогнозирует удары молний не в воздухе, а на земле, используя при этом лишь стандартные метеорологические данные.

«Современные системы медленные и очень сложные, и для них требуются внешние данные с радара или спутника, – объясняет в пресс-релизе автор разработки Амирхоссейн Мостаджаби (Amirhossein Mostajabi). – В нашем подходе используются данные, которые могут быть получены с любой метеостанции. Это означает, что мы можем охватить удалённые регионы, которые находятся вне радиолокационного и спутникового диапазона и где сети связи недоступны».

Новый метод прогнозирования основан на специальном алгоритме машинного обучения. Для его тренировки использовались данные, собранные за десятилетний период 12 метеостанциями Швейцарии, расположенными как в городских, так и в горных районах.

Были приняты во внимание четыре параметра: атмосферное давление, температура воздуха, относительная влажность и скорость ветра. Их сопоставляли с записями систем обнаружения молний и их местоположения.

Таким образом алгоритм научился распознавать определённые условия, при которых в тех или иных областях возникают молнии.

Уточняется, что компьютерная система способна выдавать прогнозы о возникновении молний в ближайшие 10-30 минут в радиусе 30 километров. Сейчас точность прогнозов – более 76%, однако по мере развития технологии авторы обещают улучшить этот показатель.

Важно отметить, что обработка данных, полученных в режиме реального времени, позволит составлять прогнозы и соответствующие предупреждения максимально быстро.

Первая в своём роде методика подробнее описывается в статье, представленной в журнале Climate and Atmospheric Science.

Взято: Тут

+65190
  • 0
  • 2 730
Обнаружили ошибку?
Выделите проблемный фрагмент мышкой и нажмите CTRL+ENTER.
В появившемся окне опишите проблему и отправьте уведомление Администрации.
Нужна органическая вечная ссылка из данной статьи? Постовой?
Подробности здесь

Добавить комментарий

  • Внимание!!! Комментарий должен быть не короче 40 и не длиннее 3000 символов.
    Осталось ввести знаков.
    • angelangryapplausebazarbeatbeerbeer2blindbokaliboyanbravo
      burumburumbyecallcarchihcrazycrycup_fullcvetokdadadance
      deathdevildraznilkadrinkdrunkdruzhbaedaelkafingalfoofootball
      fuckgirlkisshammerhearthelphughuhhypnosiskillkissletsrock
      lollooklovemmmmmoneymoroznevizhuniniomgparikphone
      podarokpodmigpodzatylnikpokapomadapopapreyprivetprostitequestionrofl
      roseshedevrshocksilaskuchnosleepysmehsmilesmokesmutilisnegurka
      spasibostenastopsuicidetitstorttostuhmylkaumnikunsmileura
      vkaskewakeupwhosthatyazykzlozomboboxah1n1aaaeeeareyoukiddingmecerealguycerealguy2
      challengederpderpcryderpgopderphappyderphappycryderplolderpneutralderprichderpsadderpstare
      derpthumbderpwhydisappointfapforeveraloneforeveralonehappyfuckthatbitchgaspiliedjackielikeaboss
      megustamegustamuchomercurywinnotbadnumbohgodokaypokerfaceragemegaragetextstare
      sweetjesusfacethefuckthefuckgirltrolltrolldadtrollgirltruestoryyuno