6 月 6 日消息，中央氣像台今日宣布，已初步建置基於人工智慧的颱風監測和預報系統。此系統可為提升我國颱風監測預報業務智慧化及拓展全球多海域熱帶氣旋業務提供重要技術支撐。
中央氣象颱風與海洋氣象預報中心副主任錢奇峰表示，「中央氣像台與各科研院所、高校等聯合，開展了一系列人工智慧在颱風監測預報中的探索。並發展出了颱風渦旋識別、颱風智能定強、颱風快速增強判別等技術，可在處理非線性、海量數據上發揮優勢，幫助預報員在預報準確率上做加法。」
########################################################### #######▲ 圖源中國氣象局######中央氣像台基於深度衛星影像目標偵測，針對弱颱風渦旋辨識能力有限的難點，提出了多尺度迭代的SSD（Single ShotMultiBox Detector ）目標偵測模型，採用颱風渦旋粗定位和精細定位，實現在含有大量雲團雜訊（非颱風渦旋資訊）的紅外線雲圖上，智慧識別出颱風渦旋，並對其進行快速定位。此技術對颱風以上強度辨識率接近 100%，對渦旋特徵不明顯的弱渦旋（熱帶低壓級）辨識率也能達到 50% — 80%。 ######根據中央氣象颱風與海洋氣象預報中心首席預報員週冠博介紹，透過建立颱風渦旋識別模型、颱風智能定強模型、颱風快速增強判別模型等，中央氣像台已初步構建基於人工智能的颱風監測與預報系統，為提升我國颱風監測預報業務智慧化及快速拓展全球多海域熱帶氣旋業務提供了重要技術支撐與參考。 ######中央氣像台表示“中央氣象颱風與海洋氣象預報中心將繼續加強人工智慧在颱風監測和預報領域的應用”，進一步推動人工智慧技術在颱風監測、預報及服務中的融合，為全球颱風的精密監測、精準預報提供創新性的技術支援。 ######而IT 之家注意到，2019 年中央氣像台聯合北京郵電大學，提出一種端到端的可視化智慧颱風定強模型，該模型以預訓練卷積神經網路深度學習模型為基礎，擷取衛星雲圖資料分析颱風強度相關的特徵，再依據特徵分別建構分類模型和基於相似度的檢索模型取得決策結果。最後，透過融合兩個模型的辨識結果，得出颱風的強度、信賴度和參考雲圖。此類深度學習方法透過機器對大量樣本的分析和學習，能夠隱式提取影像中深層抽象的複雜特徵，當下正越來越多地被應用於颱風強度估計。 ###
以上是中央氣像台：基於 AI 的颱風監測和預報系統初步建成的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
