Čína vyvíjí novou umělou inteligenci pro předpovídání bouří a El Niña

Doksuri je dosud nejsilnější tajfun, který Čínu zasáhl. „Od 21. do 27. července se předpověď Fengwu ohledně dráhy Doksuri v průměru lišila o 38,7 km, zatímco odpovídající údaj Evropského centra pro střednědobé předpovědi počasí byl 54,1 km a americké Národní meteorologické služby 55 km,“ uvedla šanghajská laboratoř umělé inteligence pro Yicai Global.

Doksuri, pátý tajfun v tomto roce, zasáhl pevninu Číny 28. července. V provincii Fujian bylo postiženo více než 720 000 lidí a přímé ekonomické ztráty dosáhly 52,3 milionu juanů (7,3 milionu dolarů), uvádí úřad pro protipovodňovou ochranu provincie Fujian.

Model Fengwu byl vydán Šanghajskou laboratoří umělé inteligence a Čínskou univerzitou vědy a techniky v dubnu 2023.

Snížení chyby o jeden kilometr za 24 hodin může snížit přímé ekonomické ztráty o přibližně 97 milionů juanů (13 milionů dolarů), takže přesná předpověď tajfunů je klíčová pro snížení rizik, uvedla laboratoř umělé inteligence v Šanghaji.

Čínští vědci navíc vyvinuli model umělé inteligence (AI) založený na algoritmech hlubokého učení pro předpovídání vývoje a morfologie jevů El Niño v oblasti centrálního Pacifiku .

Ve studii nedávno publikované v časopise Advances in Atmospheric vědci uvedli, že fenomén El Niño ve střední části Tichého oceánu může mít hluboký dopad na globální klima, takže přesné předpovědi budou důležité pro přípravu a snižování rizik.

Vědci z Ústavu atmosférické fyziky (IAP) Čínské akademie věd vyvinuli model hlubokého učení pro předpovídání anomálií teploty mořské hladiny v rovníkové části Tichého oceánu, založený na technologii konvolučních neuronových sítí.

„Tato studie ukazuje potenciál umělé inteligence zlepšit předpovídání důležitých meteorologických jevů, jako je El Niño, které mohou mít vážné globální dopady,“ řekl Huang Ping, vědec z IAP a autor studie.

Podle studie model umělé inteligence překonal tradiční dynamické modely z hlediska přesnosti, zejména v předpovídání anomálií teploty mořské hladiny v západním a středním rovníkovém Pacifiku.

Studie také zjistila, že hybridní model, který kombinuje předpovědi z modelů umělé inteligence i dynamických modelů, dosáhl ještě vyšší přesnosti pro jevy El Niño ve středním a východním Pacifiku.

Duc Dung (podle Yicai Global, rossaprimavera.ru)

Zdroj