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通过高精度识别热带低气压征兆云人工智能或能提前一周预测台风

 


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本文摘要:据中国经济时报报道,日本国深海科学研究组织和九州大学的科学研究工作组利用人工智能技术深度自学技术性,产品研发了从全世界云平台屏幕分辨率实体模型(NICAM)气侯试验数据信息中高精密识别热带低气压预兆云的方式。

据中国经济时报报道,日本国深海科学研究组织和九州大学的科学研究工作组利用人工智能技术深度自学技术性,产品研发了从全世界云平台屏幕分辨率实体模型(NICAM)气侯试验数据信息中高精密识别热带低气压预兆云的方式。该方式可识别出有夏天大西北中国太平洋热带低气压再次出现一周前的预兆。科研成果于最近公布发布日本《地球与行星科学的进展》杂志期刊正版。预测分析台风和飓风等热带低气压的再次出现,一般是根据通讯卫星观察和监管云的演变全过程,对观察数据信息进行气象模型仿真。

但大气现象离散系统极强,各有不同的气象模型预测的将来气象結果不容易经常会出现十分大的误差。近些年人工智能技术技术性迅猛发展,可依据互联网大数据中的特殊种类进行深度自学,检验特殊状况,进而运用于具有可变性的气象行业。利用深度自学获得高些的识别精密度,对每一种气象种类都务必高达数千张图片的很多数据信息。

科学研究工作组最先利用热带低气压跟踪优化算法,将全世界云平台屏幕分辨率实体模型20年积累的气侯试验数据信息,制成五万张热带低气压原始云及演变中的热带低气压云图片,再作再加一百万张仍未演化热带低气压的低气压云图片,共105引马镇照片组成102组自学数据信息,利用深度卷积和神经元网络的深度学习,溶解各有不同特点的10种条形码扫描器,随后构建出可对10种条形码扫描器結果进行考核评价的非空子集条形码扫描器。该方式还可对台风位置和抗压强度进行预测分析,并预测分析大暴雨的再次出现。

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将来科学研究工作组将以深度自学为意味着的人工智能技术技术性结合数据驱动方式和实体模型驱动器方式,大力开展新的深海地球上数据分析。


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