發表於 2019-08-12 09:20:12
在預報天氣時,氣象學家使用大量模型和數據源來跟蹤可能表明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,他們幾乎不可能實時監控所有風暴編隊 - 特別是小規模風暴編隊。
現在,有一個計算機模型可以幫助更快,更準確地識別嚴重風暴,這要歸功於國家科學基金會部分資助的一組研究人員。
來自賓夕法尼亞州立大學,AccuWeather公司和西班牙阿爾梅裡亞大學的研究人員開發了一種基於機器學習線性分類器的框架 - 一種人工智慧 - 可以從衛星圖像中檢測出雲中的旋轉運動,否則這些運動可能會被忽視。
AccuWeather的高級法醫氣象學家Steve Wistar說:「最好的預測結合了儘可能多的數據。」 「因為氣氛無限複雜,所以需要投入太多。」
該項目的結果在賓夕法尼亞州立大學的 新聞稿中公布, 並發表在 IEEE地球科學和遙感交易中,加強了AccuWeather與由James Wang教授領導的賓夕法尼亞州信息科學與技術學院研究小組之間的早期工作。
「我們在2010年與AccuWeather合作開始時認識到,氣象學家和氣候學家面臨的一項重大挑戰是了解地球觀測衛星,雷達和傳感器網絡產生的大量且不斷增加的數據,」王說。「讓計算機化的系統分析並從數據中學習是至關重要的。」
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