Автор: Эрик Гундерсен
НАСА и Development Seed отслеживают ураган Флоренс с помощью методов машинного обучения, что дает результаты в шесть раз быстрее, чем существующие возможности. Их подход на основе нейронных сетей вычисляет силу урагана и скорость ветра, отслеживая изображения в реальном времени, полученные с метеорологических спутников. Это позволяет НАСА делать оценки ежечасно, что значительно ускоряет обычный шестичасовой цикл.
Основным фактором для оценки разрушительного потенциала урагана является скорость ветра. Создавая более быстрые и надежные оценки скорости штормового ветра, власти могут принимать более обоснованные решения о том, как уберечь людей от опасности и переместить ресурсы туда, где они необходимы. Эти решения могут помочь спасти жизнь и имущество. Проблема становится все более актуальной: сезон ураганов 2017 года был самым разрушительным за всю историю наблюдений, унеся тысячи жизней и причинив ущерб примерно в 280 миллиардов долларов.
ИИ против людей
Оценки интенсивности циклонов основаны на технике Дворжака, которая сопоставляет спутниковые изображения шторма с известными моделями. После сопоставления можно оценить скорость ветра. Эксперты по искусственному интеллекту из Центра космических полетов им. Маршалла НАСА и компании Development Seed обучили нейронные сети, используя исторические изображения и классификации ураганов, что позволило полностью автоматизировать этот рабочий процесс.
Это позволяет передавать данные напрямую с метеорологического спутника GOES-16 в инфраструктуру NASA Cumulus, работающую на AWS, для непрерывного создания прогнозов. Хотя в настоящее время она работает в шесть раз чаще, чем традиционные механизмы прогнозирования, теоретически система ограничена только полосой пропускания спутникового источника.
Доступен сейчас
Оценщик интенсивности ураганов, созданный с помощью Mapbox, работает вместе с данными, полученными в результате оценки человека и воздушных полетов. НАСА планирует продолжить совершенствование моделей прогнозирования.
Все новостные или погодные сервисы могут интегрировать прогнозы на ваш сайт через API. Весь код и модели прогнозирования имеют открытый исходный код и скоро будут доступны на GitHub.
