Новый инструмент на базе искусственного интеллекта отслеживает ранние признаки формирования урагана

Исследовательская группа разработала новый инструмент на базе искусственного интеллекта (ИИ), который может автоматически идентифицировать и отслеживать тропические восточные волны (ТЭВ) — скопления облаков и ветра, которые часто перерастают в ураганы — и отделять их от двух основных тропических ветровых потоков: зоны межтропической конвергенции (ЗМТК) и муссонной ложбины (МЛ).

Работа опубликована в журнале Monthly Weather Review.

«С помощью этого инструмента отслеживания волн у нас появился новый способ обнаружения различных закономерностей и типов систем, которые могут перерасти в ураганы», — сказал Уилл Даунс, аспирант Школы морских, атмосферных и земных наук им. Розенштиля при Университете Майами, который руководил разработкой системы. «Это важный шаг вперёд в улучшении прогнозов и предоставлении сообществам больше времени на подготовку».

Модель искусственного интеллекта (ИИ), созданная Даунсом и его коллегами, устраняет давние пробелы в прогнозировании. Существующие инструменты с трудом отслеживали ТЭВ в таких регионах, как Карибский бассейн, и до сих пор не существовало автоматизированного метода, позволяющего отличить ЗМТК и МЛ.

Используя данные о погоде за четыре десятилетия с 1981 по 2023 год, Даунс обучил свёрточные нейронные сети (СНС) — форму ИИ — обнаруживать и различать эти системы в режиме реального времени. Его модель объединяет исторические наблюдения из отдела тропического анализа и прогнозов Национального центра ураганов (НЦУ) с данными повторного анализа прошлых погодных и климатических условий.

Теперь у синоптиков из НЦУ есть доступ к трекеру волн в режиме реального времени.

«Он точно отслеживает волны, пока что с поразительной точностью», — сказал Шаран Маджумдар, профессор атмосферных наук в Школе Розенштиля и научный руководитель Даунса. «Создаваемый моделью надёжный набор данных поможет исследователям более эффективно изучать поведение этих волн — от слабых скоплений облаков до развивающихся тропических циклонов».

Анализ также показал, что тропические волны в Карибском бассейне, как правило, слабее, чем в открытой Атлантике, но их можно обнаружить с помощью ИИ. Модель выявила расширение муссонной ложбины в Атлантике на запад за последние десятилетия и сдвиги в Тихом океане во время сильных явлений Эль-Ниньо.

Увлечение Даунса штормами началось в Новом Орлеане во время урагана «Катрина», когда его семья эвакуировалась в сельскую Луизиану. После урагана «Исаак» в 2012 году он начал отслеживать штормы онлайн, и это увлечение в итоге привело его к получению докторской степени в Школе Розенштиля, где он изучал циклогенез — процесс формирования и усиления ураганов.

В проекте также участвовал аспирант Школы атмосферных наук Эйдан Махони, который проходил стажировку в НЦУ.

«То, что началось с быстрого вопроса об анализе тропических волн, превратилось в долгие обсуждения сложностей динамики тропических волн», — сказал Махони. «Уилл глубоко изучил обучающие данные, что позволило ему создать наилучшую версию трекера».

Предоставлено Школой морских, атмосферных и земных наук им. Розенштиля.

Источник