La historia de la humanidad ha demostrado que el hombre es capaz de resistir lo que la naturaleza les arroja, sobreviviendo a desastres naturales desde la época de las cuevas. Entre las peores calamidades que han existido se encuentran la diversidad de tormentas, ciclones y tornados en todo el mundo, que se extienden por todas partes.
Desafortunadamente, estos siempre atacan inesperadamente, dada su complejidad de predicción. Sin embargo, como se mencionó anteriormente, el hombre ha evolucionado para superarse a sí mismo. En este caso, el uso de la inteligencia artificial como algoritmo de un estudio intenta predecir dichos ataques climáticos.
El estudio, publicado en la revista IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, muestra un modelo que puede ayudar a los meteorólogos a identificar posibles tormentas graves de forma más rápida y precisa.
Los científicos han creado un marco basado en el aprendizaje automático que detecta movimientos de rotación en las nubes a partir de imágenes satelitales que de otra manera podrían pasar inadvertidas.
“El mejor pronóstico contiene tantos datos como sea posible, hay mucho que asimilar, porque la atmósfera es infinitamente compleja. Usando nuestros modelos y datos, estamos tomando una fotografía de la atmósfera más completa ", dijo Steve Wistar, meteorólogo forense senior de AccuWeather, EE. UU."
Para los fines del estudio, los científicos analizaron más de 50,000 imágenes satelitales estadounidenses, identificaron y marcaron la forma y el movimiento de las nubes decimales.
Estos patrones de nubes están fuertemente asociados con las formaciones de ciclones que pueden llevar a eventos climáticos severos que incluyen granizo, tormentas eléctricas, vientos fuertes y ventiscas, dijeron.
Luego, utilizando técnicas de visión artificial, los investigadores enseñaron a las computadoras a reconocer y detectar automáticamente las nubes en las imágenes de satélite.
Luego, las computadoras podrían ayudar a los expertos al indicar en tiempo real en qué parte del océano de datos podrían centrar su atención en detectar la aparición de un clima grave.
"Debido a que la nube es un indicador visual de eventos climáticos severos, nuestro plan puede ayudar a los meteorólogos a pronosticar tales eventos", dijo la autora principal del estudio, Rachel Zheng, de la Universidad Estatal de Penn en los Estados Unidos.
Los científicos han descubierto que su método es eficaz para detectar nubes de comas con una precisión del 99%, con un promedio de 40 segundos para la predicción.
También fue capaz de predecir el 64% de los eventos climáticos severos, superando otros métodos existentes de detección de clima severo.
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