La Inteligencia Artificial Salvando el Día
Utilizando la inteligencia artificial (AI), los investigadores han desarrollado un algoritmo para detectar formaciones de nubes que llevan a tormentas, huracanes y ciclones.
El estudio, publicado en la revista IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, muestra un modelo que puede ayudar a los meteorólogos a reconocer posibles tormentas severas de manera más rápida y precisa.
Aprendizaje Profundo
Los investigadores crearon un marco basado en Aprendizaje automático (ML), un tipo de IA, que detecta movimientos de rotación en las nubes desde imágenes satelitales que, de otro modo, podrían haber pasado desapercibidas.
«El mejor pronóstico incorpora la mayor cantidad de datos posible, hay mucho que asimilar ya que la atmósfera es infinitamente compleja.
Al usar los modelos y los datos que tenemos, estamos tomando una instantánea del aspecto más completo de la atmósfera, «dijo Steve Wistar, meteorólogo forense senior de AccuWeather en los Estados Unidos.
Para el estudio, los investigadores analizaron más de 50,000 imágenes satelitales meteorológicas de EE. UU. E identificaron y etiquetaron la forma y el movimiento de las nubes en forma de coma.
Clasificacion de Datos y Vision Artificial
Estos patrones de nubes están fuertemente asociados con las formaciones de ciclones que pueden llevar a eventos climáticos severos que incluyen granizo, tormentas eléctricas, vientos fuertes y ventiscas, dijeron.Luego, utilizando técnicas de visión artificial y de ML, los investigadores enseñaron a las computadoras a reconocer y detectar automáticamente nubes «en forma de coma» en las imágenes de satélite.
Ayuda Computacional
Las computadoras podrían entonces ayudar a los expertos señalando en tiempo real dónde, en un océano de datos, podrían centrar su atención para detectar la aparición de un clima severo.»Debido a que la nube ‘en forma de coma’ es un indicador visual de los eventos climáticos severos, nuestro plan puede ayudar a los meteorólogos a pronosticar tales eventos», dijo la autora principal del estudio, Rachel Zheng, de la Universidad Estatal de Penn en los Estados Unidos.
Los investigadores descubrieron que su método puede detectar eficazmente nubes «en forma de coma» con una precisión del 99%, a un promedio de 40 segundos por predicción.También fue capaz de predecir el 64% de los eventos climáticos severos, superando a otros métodos existentes de detección de clima severo.
Esta investigación es un intento inicial para demostrar la viabilidad de la interpretación basada en AI de la información visual relacionada con el clima. De modo que podria incluso llegarse a prevenir desastres severos causados por eventos de este tipo de clima.
