Modernisering av den hydrometeorologiska sektorn: Löften från

[annons_1]

(TN&MT) – För närvarande är artificiell intelligens (AI) inte bara forskningsarbete utfört av forskare , matematiker och IT-experter. AI behöver närmas och tillämpas ur ett bredare perspektiv: statlig förvaltning, politik, personalresurser,... inklusive meteorologi- och hydrologiindustrin (HTH).

Numera är det inte bara forskningsarbete som utförs av forskare, matematiker och IT-experter att närma sig artificiell intelligens (AI). AI behöver närmas och tillämpas ur ett bredare perspektiv: statlig förvaltning, politik, personalresurser,... inklusive meteorologi- och hydrologiindustrin (HTH).

Många typiska studier och tillämpningar inom AI-teknik
Enligt institutionen för hydrometeorologisk prognoshantering (Allmänna institutionen för hydrometeorologi) har den allmänna institutionen för hydrometeorologi under senare år utnyttjat resurser från stöd och investeringssamarbete för att bidra till att påskynda målet om modernisering och tillgång till avancerad teknik, inklusive AI-teknik.

Den allmänna avdelningen har haft många typiska studier och tillämpningar inom AI-teknik. Specifikt för övervakning, forskning och utveckling av verktyg som använder maskininlärningsmodeller: Logistic Regression Model (LRM), Random Forest (RF) och Decision Tree Classifier (DTC) för att öka noggrannheten i information om åskväder och blixtprognoser, har den meteorologiska stationen inte använt dem i professionella prognosapplikationer sedan 2022.

Dessutom har forskningen om att bygga datorseendeteknik för att automatiskt identifiera och mäta hydrologiska vattennivåer från observationsbilder tillämpats av många enheter såsom den södra hydrometeorologiska stationen, den centrala hydrometeorologiska stationen och det hydrometeorologiska övervakningscentret.

Prognosmakare inom den hydrometeorologiska industrin arbetar alltmer i moderna vetenskapliga och tekniska miljöer.

Inom datainformationsområdet har AI-tillämpningar använts för att analysera och digitalisera dokument och egeninspelade diagram för att bildanalys och bildanalys. De har dock inte kombinerats med maskininlärningsteknik för att öka effektiviteten i korrekt databehandling.

För prognoser och tidig varning har Center for Hydrometeorological Information and Data forskat om AI-applikationslösningar för att identifiera, stödja prognoser och varna för ett antal farliga hydrometeorologiska fenomen (stormar, omfattande kraftigt regn, kall luft, översvämningar och storminducerad stigande havsnivå).

Nationella centret för hydrometeorologisk prognostisering har också ett antal forskningsämnen såsom: Forskning om att bygga ett artificiellt intelligenssystem för tillämpning vid prognostisering av tropiska cykloner i Östhavet och deras inverkan på Vietnam inom 3 dagar; Forskning om innovation inom teknik för att prognostisera havsvågor och stormfloder inom 24 timmar med hjälp av stordatabehandlingstekniker och maskininlärning; Forskning om tillämpning av ny digital teknik för att kvantitativt prognostisera extremt kortsiktigt regn för Vietnams mellersta och bergiga områden.
Den södra regionala hydrometeorologiska stationen har forskat om och byggt ett AI-baserat system för övervakning, prognoser och varningar av översvämningar/tidvatten i Ho Chi Minh-staden. Inledningsvis forskade man om och tillämpade AI för salthaltsprognoser och testade det i Soc Trang -provinsen...

Föreslår lösningar för att främja AI-tillämpningar inom hydrometeorologi
För att främja tillämpningen av AI inom hydrometeorologi föreslog institutionen för hydrometeorologi och prognoshantering att den allmänna institutionen skulle prioritera främjandet av pågående projekt och säkerställa framsteg, kvalitet och praktisk tillämpbarhet; omsätta slutförda projekt i praktisk tillämpning för utvärdering, justering och slutförande för tidig implementering i drift; och uppgradera informationsteknologisk infrastruktur för att uppfylla kraven för AI-tekniktillämpningssystem.

Att undersöka den vetenskapliga grunden och lösningarna för att tillämpa artificiell intelligens för att identifiera, stödja prognoser och varningar för vissa farliga hydrometeorologiska fenomen i samband med klimatförändringar i Vietnam är ett AI-forskningsämne vid den allmänna avdelningen för hydrometeorologi. Ämnet avslutades 2020, och produkterna från ämnet har integrerats i det professionella systemet vid Hydrometeorologiska informations- och datacentret.

Samtidigt, undersök, bygg och finslipa standardiseringen av databaser på Big Data-teknikplattformen; undersök och bygg ett system för att sprida prognos- och varningsinformation med hjälp av AI-teknik för att rikta in sig på målgruppen.

Dessutom, fokusera på gemensamma utbildningsprogram och integrera utbildningsbehov i utbildningsprogram inom program, projekt, ämnen...; rekrytera samarbetspartners eller officiell personal med prioriterade stödmekanismer för personal inom vetenskap och teknik. Detta är den långsiktiga utvecklingsinriktningen för den allmänna hydrometeorologiska institutionen.

I sin utvecklingsinriktning lägger den allmänna avdelningen för hydrometeorologi alltid vikt vid att tillämpa AI-teknik och förbättra effektiviteten hos AI-tillämpningar inom enheten. Den allmänna avdelningen anser att tillämpningen av AI:s resultat lovar att bidra till att ytterligare förbättra kvaliteten på övervakningsdata, kvaliteten på prognosbulletiner och varningar för naturkatastrofer inom den hydrometeorologiska sektorn i framtiden.

Samtidigt är AI-tillämpningar nyckeln till snabb och effektiv transformation; tillämpade på alla nivåer och objekt inom ledning och ledning.
Under den kommande tiden kommer den allmänna avdelningen att ge avdelningen för hydrometeorologisk prognoshantering i uppdrag att inrätta en styrkommitté för AI-tillämpningar, och generaldirektören kommer att ta över ansvaret som kommittéchef. Samtidigt ska arbetsgrupper byggas upp utifrån uppgifter; stärka samordningen, kopplingen och enandet mellan avdelningar och enheter; bygga program och uppgiftskluster om tillämpningen av informationsteknik och artificiell intelligens inom hydrometeorologi; utarbeta en vetenskaplig rapport om AI-tillämpningar, samla in åsikter för att förbättra och finslipa; planera för att utbilda personal och HR för att uppfylla uppgiftskraven...

Kommentar (0)