6일 뉴스에 따르면 중앙기상대는 인공지능 기반 태풍 감시·예보 시스템을 1차 구축했다고 오늘 밝혔다. 이 시스템은 우리나라의 태풍 감시 및 예보 사업의 지능을 향상시키고 전 세계 여러 해역에서 열대 저기압 사업을 확장하는 데 중요한 기술 지원을 제공할 수 있습니다.
중앙기상대 태풍·해양기상예보센터 부국장 Qian Qifeng은 “중앙기상대는 각종 과학연구기관, 대학 등과 연계해 일련의 인공지능 예측을 진행해왔다”고 말했다. 태풍 감시 및 예측 분야의 탐사. 그리고 태풍 소용돌이 식별, 지능형 태풍 강도 결정, 신속한 태풍 강화 식별과 같은 기술을 개발하면 비선형 및 대규모 데이터 처리를 활용하여 예보관이 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다."
▲ 출처: 중국 기상청
중앙기상청은 심부 위성 영상 표적 탐지를 기반으로 약한 태풍 소용돌이 식별 기능의 어려움을 해결하기 위해 다중 규모 반복 SSD(Single ShotMultiBox Detector) 표적 탐지 모델을 제안했습니다. 태풍 소용돌이 억제 목표를 달성하기 위한 거친 위치 지정 및 미세 위치 지정 구름 소음(비 태풍 소용돌이 정보)이 많은 적외선 구름 이미지에서 태풍 소용돌이를 지능적으로 식별하고 신속하게 위치를 지정할 수 있습니다. 이 기술은 태풍 이상에서는 거의 100%에 가까운 인식률을 가지며, 뚜렷한 소용돌이 특성이 없는 약한 소용돌이(열대 저기압 수준)에서는 50~80%의 인식률을 갖습니다.
중앙기상대 태풍해양기상예보센터 수석예보관 Zhou Guanbo에 따르면, 태풍 소용돌이 식별 모델, 태풍 지능형 강도 결정 모델, 태풍 급속 강화 판별 모델을 구축하여 중앙기상대가 는 인공지능을 기반으로 한 태풍 감시 및 제어 시스템을 최초로 구축했습니다. 예측 시스템은 우리나라의 태풍 감시 및 예측 사업의 지능을 향상하고 전 세계 여러 해역에서 열대 저기압 사업을 빠르게 확장하는 데 중요한 기술 지원 및 참고 자료를 제공합니다.
중앙기상대는 “중앙기상대 태풍·해양기상예보센터는 앞으로도 태풍 감시 및 예보 분야에 인공지능 적용을 강화해 나가겠다”고 밝혔으며, 태풍 감시에 인공지능 기술의 접목을 더욱 추진해 나갈 것이라고 밝혔다. 글로벌 태풍에 대한 정밀한 예측 및 서비스 제공 모니터링 및 정확한 예측은 혁신적인 기술 지원을 제공합니다.
IT House는 2019년에 중앙 기상 관측소와 베이징 우편 통신 대학이 사전 훈련된 컨볼루셔널 신경망 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 엔드투엔드 시각적 지능형 태풍 강도 결정 모델을 제안했다는 사실에 주목했습니다. 위성 구름 영상 데이터를 추출하여 태풍 강도와 관련된 특성을 분석하고, 이를 기반으로 분류 모델과 유사성 기반 검색 모델을 구축하여 의사결정 결과를 얻습니다. 마지막으로 두 모델의 인식 결과를 융합하여 태풍의 강도, 신뢰도 및 기준구름 영상을 획득하였다. 이러한 유형의 딥러닝 방법은 기계 분석 및 다수의 샘플 학습을 통해 이미지에서 심층적이고 추상적인 복잡한 특징을 암묵적으로 추출할 수 있으며, 현재 태풍 강도 추정에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
위 내용은 중앙기상대 : AI 기반 태풍 감시·예보 시스템 1차 완성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!