A principios de junio, el Servicio Meteorológico alemán contó 177,000 rayos en el cielo nocturno en pocos días. El espectáculo natural tuvo consecuencias: varias personas resultaron heridas por ráfagas de viento, granizo y lluvia. Junto con el Servicio Meteorológico Nacional de Alemania, el Deutscher Wetterdienst, el profesor de ciencias de la computación Jens Dittrich y su estudiante de doctorado Christian Schön de la Universidad de Saarland ahora están trabajando en un sistema que se supone que predice tormentas locales con mayor precisión que antes. Se basa en imágenes de satélite e inteligencia artificial.investigue este enfoque con más detalle, los investigadores recibirán 270,000 euros del Ministerio Federal de Transporte.
Una de las tareas principales de los servicios meteorológicos es advertir sobre condiciones climáticas peligrosas. Estas incluyen tormentas eléctricas en particular, ya que a menudo van acompañadas de ráfagas de viento, granizo y fuertes lluvias. El Deutscher Wetterdienst DWD usa el "NowcastMIX"sistema para este propósito. Cada cinco minutos sondea varios sistemas de teledetección y redes de observación para advertir de tormentas eléctricas, fuertes lluvias y nevadas en las próximas dos horas. "Sin embargo, NowcastMIX solo puede detectar las células de tormentas eléctricas cuando ya ha ocurrido una fuerte precipitación.Es por eso que los datos satelitales se utilizan para detectar la formación de células de tormenta antes y así advertirlas antes ", explica el profesor Jens Dittrich, profesor de informática en la Universidad de Saarland y dirige el grupo" Big Data Analytics ". Junto con su estudiante de doctorado.Christian Schön y el meteorólogo Richard Müller de DWD, por lo tanto, ha desarrollado un sistema que pronto podría complementar NowcastMIX en la predicción de tormentas eléctricass.Su proyecto es un primer paso para explorar la aplicabilidad de la inteligencia artificial en la predicción de fenómenos meteorológicos y climáticos.
Para predecir con precisión las tormentas eléctricas en una región específica, la llamada convección de las masas de aire, es decir, el aumento de aire caliente mientras el aire más frío se hunde en el área circundante, debe detectarse de manera temprana y precisa.mucho tiempo. Lo más destacado del nuevo sistema, sin embargo, es que solo requiere imágenes bidimensionales, es decir, imágenes de satélite, para detectar estos cambios de aire tridimensionales.
Para ver lo que está sucediendo en el cielo tridimensionalmente en base a las imágenes bidimensionales, los investigadores usan fotografías tomadas con quince minutos de diferencia. Parte de la serie de imágenes para el área respectiva va como entrada a un algoritmo que calcula quéla imagen futura, no suministrada al algoritmo, se vería así. Los científicos luego comparan este resultado con la imagen real. El tamaño de la desviación entre el pronóstico y la realidad, los investigadores lo llaman el "error", entonces sirve comoentrada para un segundo algoritmo, que los investigadores han entrenado utilizando el aprendizaje automático para reconocer la relación entre el tamaño del error y la ocurrencia de una tormenta eléctrica. De esta manera, pueden calcular si hay truenos y relámpagos o no ".es la fuerza cuando aplicamos inteligencia artificial a grandes cantidades de datos. Reconoce patrones que permanecen ocultos para nosotros ", explica el profesor Dittrich. Esta es una de las razones por las que él y otros colegas hanAcabo de iniciar el nuevo programa de licenciatura y maestría "Ciencia de datos e inteligencia artificial".
En el caso de los rayos y los truenos, esta combinación es definitivamente "multifacética", dice Dittrich. "Basándonos solo en las imágenes de satélite, podemos predecir destellos con una precisión del 96 por ciento durante los próximos 15 minutos. Si la ventana de predicción esabierto aún más, la precisión disminuye, pero aún permanece por encima del 83 por ciento durante hasta cinco horas ".
Sin embargo, la tasa de falsas alarmas sigue siendo demasiado alta, según los investigadores. Sin embargo, creen que pueden reducir significativamente estas falsas alarmas al entrenar a su modelo en características adicionales que también utiliza el sistema NowcastMIX actual, por ejemploEl Ministerio Federal de Transporte ya ha otorgado a los informáticos de Saarbruecken 270,000 euros para investigar esto con más detalle.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Saarland . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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