NASA는 열대성 폭풍의 진행을 높은 정확도로 예측하는 데 도움이 되는 AI 시스템을 성공적으로 개발했습니다.

열대 저기압(저압 중심, 강풍 및 폭우를 생성하는 나선형 뇌운 구조를 특징으로 하는 빠르게 회전하는 폭풍 시스템)의 거동은 점점 더 복잡해지고 있으며, 최근 몇 년 동안 지구 기후의 영향으로 인해 예측할 수 없을 정도로 극도로 변화했습니다. 변화. 이로 인해 수문기상학 센터는 열대 폭풍의 진화를 예측하는 데 큰 어려움에 직면하게 됩니다.

사실, 기상학자들은 항상 폭풍의 방향을 매우 잘 예측해 왔습니다 . 그러나 폭풍이 언제 강화될지 계산하고 예측하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 기상학자는 열대저기압 내부에서 일어나는 실제 상황은 물론 해수온기, 기압 등 외부 영향에 대한 정확한 정보를 갖고 있어야 한다.

국제우주정거장에서 본 5등급 슈퍼 태풍 마이삭의 모습

이러한 복잡한 작업에는 일반적으로 인공 지능(AI)과 같은 컴퓨터 시스템의 큰 도움이 필요합니다. NASA가 개발한 새로운 기계 학습 모델은 열대 저기압 발달 예측의 정확성을 크게 향상시켜 당국이 이에 따라 사람들의 생명과 재산의 안전을 보장할 수 있도록 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.

이 AI 모델은 미국 남부 캘리포니아에 있는 NASA 제트 추진 연구소의 과학자들이 전 세계 열대 저기압 시스템과 관련된 위성 데이터를 수년간 검색하고 합성한 끝에 개발되었습니다.

본질적으로, 과학자들은 열대성 폭풍이 더욱 심해질 것이라는 상대적으로 명확한 세 가지 신호를 발견했습니다. 폭풍 내부에 풍부한 강우; 폭풍 중심의 구름 속에 존재하는 얼음의 양과 폭풍의 눈에서 흘러나오는 공기의 온도. 그런 다음 팀은 IBM Watson Studio를 사용하여 위험한 열대 기후 패턴을 전문적으로 모니터링하는 정부 기관인 미국 국립 허리케인 센터에서 수집한 데이터뿐만 아니라 이러한 모든 요인을 분석하는 모델을 구축했습니다.

연구원들은 1998년부터 2008년까지 미국 전역을 휩쓸었던 허리케인의 경우 폭풍이 24시간 이내에 풍속이 56km/h 이상 증가할 때 발생하는 폭풍이 급격히 강화되는 시기를 감지할 수 있도록 기계 학습 모델을 훈련했습니다. 그런 다음 2009년부터 2014년까지 미국을 강타한 허리케인에 대한 별도의 데이터 세트에 대해 테스트를 진행했습니다. 마지막으로 연구 팀은 AI 시스템의 예측을 국립 허리케인 센터(National Hurricane Center)가 제공한 결과와 비교했습니다.

1985년부터 2005년까지 지구상의 모든 열대 저기압의 궤적을 보여주는 지도입니다.

결과는 NASA의 기계 학습 모델이 현재 사용되는 계산보다 60% 더 높은 정확도로 24시간 이내에 폭풍우가 시속 56km 이상 증가할 가능성을 예측할 수 있음을 보여줍니다. 특히 풍속이 최소 64km/h로 증가하는 폭풍의 경우 시스템은 200% 이상의 정확도로 폭풍의 강화를 예측할 수도 있습니다.

NASA 과학자들은 현재 올해 열대성 폭풍 시즌 동안 허리케인으로 시스템을 테스트하고 있습니다. 결과가 긍정적일 경우 해당 모델은 NASA 기상예보부에 즉시 '직원 배치'돼 향후 미국뿐만 아니라 다른 많은 핫스팟에서 열대성 저기압을 감지할 때 발생하는 인명과 재산 피해를 최소화하는 데 기여할 예정이다. 세계 각국.

• 두 개의 폭풍이 충돌하면 어떻게 되나요?