Корейские ученые создали систему на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая предсказывает путь тайфунов с большей точностью. Исследовательская группа разработала модель прогнозирования на основе глубокого обучения, которая объединяет данные геостационарных метеорологических спутников и данные численных моделей в режиме реального времени. Результаты исследования опубликованы в журналах GIScience & Remote Sensing. Модель Hybrid-Convolutional Neural Networks (Hybrid-CNN) эффективно объединяет пространственные характеристики со спутников и результаты численных моделей прогнозирования для объективного и точного прогнозирования интенсивности тропических циклонов (TC) на 24, 48 и 72 часа вперед. Модель Hybrid-CNN значительно снижает неопределенность, связанную с традиционными численными моделями, тем самым обеспечивая более точное прогнозирование тайфунов. Традиционный метод наблюдения за тайфунами сильно зависит от анализа геостационарных спутниковых данных прогнозистами, однако этот подход ограничен длительным временем анализа и неопределенностью численных моделей. Новая технология использует данные спутников COMS и GEO-KOMPSAT-2A для оценки интенсивности тропических циклонов. Искусственный интеллект визуализирует и количественно анализирует процесс автоматической оценки интенсивности тайфуна, чтобы повысить точность прогнозов....
Назван простой способ предсказать риск деменции Люди, которые на протяжении всей жизни придерживаются менее здорового рациона, чаще сталкиваются с когнитивными трудностями и признаками деменции в п ...
Инсульт можно точно предсказать по состоянию сосудов сетчатки глаза Выработка новых подходов в ранней диагностике инсультов имеет критическое значение, поскольку позволяет значительно сократить время между появлением ...
Учёные нашли белковые маркеры, позволяющие предсказать риск ранней смерти Исследователи Университета Суррея выяснили, что повышенные уровни пяти белков крови могут быть надёжными индикаторами риска ранней смерти. Результаты ...