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利用人工智慧預測惡劣天氣

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科技產業資訊室 - 黃松勳 發表於 2019年8月2日

圖、利用人工智慧預測惡劣天氣

在預報天氣時,氣象學家使用大量模型和數據源來追踪顯示可能嚴重風暴的雲的形狀和運動。然而,隨著天氣數據的日益擴大和迫在眉睫的最後期限,他們幾乎不可能即時監控所有風暴形成,特別是小規模風暴形成。
 
美國賓州大學和西班牙阿爾梅里亞大學的研究人員開發出一種機器學習線性分析的運算模型,可以檢測衛星圖像中雲的旋轉運動,並在匹茲堡超級計算中心的Bridges超級電腦上運算。利用計算機視覺和機器學習技術,電腦可自動辨識和檢測衛星圖像中的逗號形狀的雲,即時預測惡劣天氣的發生。
 
研究人員透過氣象資料研究,分析了超過50,000個美國歷史氣象圖像,並由專家們確定並標記了逗號形狀雲的形狀和運動。這些雲模式與旋風形成密切關係,有可能導致惡劣天氣的發生,如冰雹、雷暴、大風和暴風雪等惡劣天氣。接下來利用電腦視覺和機器學習技術,讓電腦自動辨識和檢測衛星圖像中的雲況,並即時預測出惡劣天氣的發生機會。
 
研究人員發現,他們的方法可以有效地檢測出逗號形狀的雲,準確率達到99%,每次預測時間平均為40秒,而且還能能夠預測64%的惡劣天氣事件,優於其他現有的惡劣天氣預測方法。提前通知受風暴影響的人們,則可盡快拯救人們的生命和保護他們的財產。(488字)


參考資料:
Using artificial intelligence to better predict severe weather. Science Daily,2019/7/2
Detecting Comma-Shaped Clouds for Severe Weather Forecasting Using Shape and Motion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2019/6/6


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