德国气象局利用人工智能预测雷暴等危险天气现象,现在还在学习中

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6月初,德国气象厅在几天内在夜空中发现了17.7万根闪电。这种自然景象的后果是,有几个人因狂风,冰雹和雨水而受伤。德国国家气象局计算机科学教授Jens Dittrich和萨尔大学的Christian Sch N目前正在开发一种基于卫星图像和人工智能的系统。为了更详细地研究这种方法,研究人员从联邦通信部获得了270,000欧元的资金。

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气象服务的核心任务之一是警告危险的天气条件,如雷暴,通常伴有阵风,冰雹和大雨。德国气象厅为此目的使用了NowCastMIX天气探测系统。每五分钟,它会调查几个遥感系统和观测网络,以便在接下来的两个小时内发出雷暴,大雨和降雪的警报。

为了准确地预测特定区域内的雷暴,必须准确且早期地检测空气质量对流,即,当加热的空气上升并且周围的空气下沉时。然而,新系统的亮点在于它只需要二维图像,即卫星图像来检测这些三维空气运动。

为了看到基于二维图像的天空中发生的事情,研究人员每15分钟拍摄一次照片。相应区域的图像序列的一部分用作算法的输入,该算法计算未来天气图像的外观。

然后科学家将这个结果与真实图像进行了比较。预测与现实之间的偏差幅度,研究人员称之为误差,然后误差作为第二算法的输入,研究人员利用机器学习来识别误差幅度与雷暴发生之间的关系。通过这种方式,他们可以计算出是否有闪电。 Dittrich教授解释说:“当我们将人工智能应用于大量数据时,这是一个优势,它可以识别我们找不到的东西。”

但是,目前,误报率仍然过高。尽管如此,他们仍然相信他们可以制作预测模型以显着减少这些误报。