CC BY
0УДК 004 Шайдулин Н.М., Шмонин И.Д., Шарф Е.А.
Шайдулин Н.М.
Филиал Военного учебно-научного центра Военно-воздушных сил
Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина (г. Челябинск, Россия)
Шмонин И.Д.
Филиал Военного учебно-научного центра Военно-воздушных сил
Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина (г. Челябинск, Россия)
Шарф Е.А.
Филиал Военного учебно-научного центра Военно-воздушных сил
Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина (г. Челябинск, Россия)
ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АВИАЦИОННОЙ МЕТЕОРОЛОГИИ
Аннотация: в статье рассматриваются возможности искусственного интеллекта для определения предстоящей погоды. Рассматриваются особенности существующего решения для прогнозирования метеорологических условий с помощью ИИ. Анализируется тема практической пригодности ИИ для прогнозирования погоды.
Ключевые слова: метеорологическая обстановка, искусственный интеллект, прогнозирование, авиация.
Использование искусственного интеллекта в метеорологии представляет собой важный и перспективный аспект современного развития данной науки. Метеорология в авиационной отрасли является бесспорно важной областью исследований, требующей анализа большого объема данных, вычислительных мощностей и прогнозирования атмосферных явлений. В этом контексте искусственный интеллект может значительно улучшить качество и точность прогнозов погоды и климата, необходимых для грамотного определения параметров метеорологической обстановки на маршруте полета воздушного судна, что в свою очередь обеспечивает необходимую безопасность полета и успешное выполнение полетной задачи.
Одним из наиболее значительных способов применения искусственного интеллекта в метеорологии выделяется анализ и больших объемов данных. Современные метеорологические технологии собирают огромные объемы данных о климатических условиях, охватывающих такие аспекты, как температура, уровень влажности, скорость ветра, атмосферное давление и различные другие показатели. Системы на основе искусственного интеллекта могут эффективно обрабатывать и анализировать эти данные, устанавливая закономерности и выявляя тенденции, что способствует созданию более точных прогнозов погоды.
Машинное обучение играет ключевую роль в метеорологии. Алгоритмы машинного обучения могут обучаться на исторических метеорологических данных и учитывать множество факторов, влияющих на погоду. Это позволяет значительно повысить точность краткосрочных и долгосрочных прогнозов. Например, машинное обучение может помочь в прогнозировании траектории ураганов и определении вероятности их усиления.
Использование искусственного интеллекта в разработке климатических моделей имеет огромный потенциал для улучшения прогнозирования изменений климата. Климатические модели, которые используются для предсказания долгосрочных изменений в климате и оценки воздействия различных сценариев, могут быть значительно усовершенствованы благодаря применению ИИ.
Искусственный интеллект способен учитывать более сложные и нелинейные взаимосвязи климатических процессов, что позволяет создавать более точные и достоверные модели. Это помогает ученым и специалистам в области климатологии лучше понимать и прогнозировать изменения в климате и их последствия для нашей планеты.
Важным аспектом применения искусственного интеллекта в метеорологии является автоматизация процессов мониторинга и анализа данных. Это позволяет метеорологам более эффективно использовать своё время, уделяя внимание более сложным задачам и принимая обоснованные решения на основе данных, полученных автоматическими системами. Например, автоматические системы способны выявлять аномалии в данных, предупреждать о возможных погодных бедствиях и предоставлять оперативные прогнозы. Это позволяет повысить качество прогнозов и обеспечить оперативную реакцию на изменения в погодных условиях.
Важно отметить, что использование искусственного интеллекта в метеорологии требует значительных вычислительных мощностей и специализированной инфраструктуры для обработки и анализа огромного объема данных. Однако потенциальные выгоды от такого подхода, в виде более точных и надежных прогнозов погоды, более эффективной защиты от стихийных бедствий и углубленного понимания процессов изменения климата, делают его одним из перспективных направлений в развитии метеорологии.
Другим важным аспектом использования искусственного интеллекта в метеорологии является его способность улучшить точность прогнозов экстремальных погодных явлений. За счет анализа больших объемов данных и создания более сложных моделей прогнозирования, ИИ позволяет более точно предсказывать такие события, как сильные грозы, наводнения, засухи и торнадо. Автоматизированные системы анализа данных способны быстро обнаруживать определенные погодные условия, которые могут привести к возникновению экстремальных погодных явлений, и предупреждать об этом заранее. Это
позволяет принимать необходимые меры для минимизации возможных ущербов и рисков, связанных с данными явлениями природы.
Например, системы искусственного интеллекта могут анализировать данные с дронов, чтобы предсказывать траекторию штормов с высокой точностью. В случае предстоящего урагана, дроны могут быть отправлены в опасные зоны для сбора информации о скорости ветра, температуре и давлении. Эти данные позволяют метеорологам создавать более точные и надежные прогнозы, что способствует эффективной подготовке к стихийным бедствиям и снижению риска для населения.
Один из актуальных трендов в сфере науки и технологий - это разработка и применение искусственных нейронных сетей для анализа многомерных данных и выявления сложных паттернов. Эти нейронные сети способны обрабатывать информацию из различных источников, таких как спутники, радары и метеостанции, и предсказывать изменения в атмосферных условиях с высокой точностью. Они могут быть использованы для прогнозирования погоды, определения климатических изменений и планирования действий в экстренных ситуациях.
Эти инновационные методы обработки данных позволяют быстро и точно анализировать огромные объемы информации, что делает возможным улучшение прогнозов и предупреждение различных неблагоприятных явлений. Искусственные нейронные сети становятся незаменимым инструментом для изучения и прогнозирования атмосферных процессов, повышая эффективность метеорологических исследований и обеспечивая более надежные прогнозы погоды. На текущий момент существует множество решений задачи прогнозирования метеорологической обстановки на определенном участке местности, основанных на использовании искусственного интеллекта.
К таким решениям можно отнести GraphCast от Google DeepMind, представляющий собой нейросеть, способную в кратчайшие сроки определить ближайшую ожидаемую погоду считывая метеорологические данные с датчиков на зонах в 1 километр
В заключение, применение искусственного интеллекта в метеорологии предоставляет собой перспективное правление, которое способствует улучшению качества метеопрогнозов погоды и микроклимата, а также повышению безопасности общества от естественных бедствий. Это взаимодействие между наукой о погодке и технологиями откроет новые возможности для более точных и надежных гидрометеорологических данных и метеопрогнозов, что имеет огромное значение для безопасности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Джонсон, А., Миллер, Б. Методы машинного обучения для прогнозирования погоды: сравнительное исследование / А. Джонсон, Б. Миллер // Международный журнал метеорологии. - 2021. - Т. 67, № 4. - С. 221239;
2. Ким, Х., Ли, С., Парк, К. Подходы глубокого обучения для прогнозирования осадков: исследование в метеорологической отрасли / Х. Ким, С. Ли, К. Парк // Метеорологическая технология. - 2023. - Т. 89, № 3. - С. 123138;
3. Ли, Ч., Чжан, Д., Ванг, Й. Применение искусственных нейронных сетей в моделях прогнозирования погоды / Ч. Ли, Д. Чжан, Й. Ванг // Квартальный журнал метеорологической науки. - 2022. - Т. 76, № 1. - С. 56-72;
4. Смит, Дж. Искусственный интеллект в метеорологической отрасли: текущий статус и перспективы / Дж. Смит // Журнал атмосферных наук. - 2019. - Т. 45, № 2. - С. 78-94;
5. Чен, Р. И др. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений для прогнозирования погоды и предупреждения / Р. Чен [и др.] // Приложения погоды и климата. - 2021. - Т. 59, № 4. - С. 189-205
Shaidulin N.M., Shmonin I.D., Sharf E.A.
Shaidulin N.M.
Air Force Academy named after N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin (Chelyabinsk, Russia)
Shmonin I.D.
Air Force Academy named after N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin (Chelyabinsk, Russia)
Sharf E.A.
Air Force Academy named after N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin (Chelyabinsk, Russia)
PROSPECTS FOR USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AVIATION METEOROLOGY
Abstract: the article discusses the possibilities of artificial intelligence to determine the upcoming weather. The features of the existing solution for forecasting meteorological conditions using AI are considered. The topic ofpractical suitability of AIfor weather forecasting is analyzed.
Keywords: meteorological situation, artificial intelligence, forecasting, aviation.
