ドクスリは、これまで中国を襲った台風の中で最も強い。上海AIラボは易才グローバルに対し、「7月21日から27日まで、風力によるドクスリの進路予測は平均38.7キロメートルの誤差があった。一方、ヨーロッパ中期予報センター（ECME）の予測は54.1キロメートル、米国立気象局（NSW）の予測は55キロメートルだった」と述べた。
中国で今年5番目の台風となるドクスリは7月28日に上陸した。福建省洪水管理当局が発表した数字によると、福建省では72万人以上が被災し、直接的な経済損失は5,230万元（730万ドル）に上った。
Fengwuモデルは、上海人工知能研究所と中国科学技術大学によって2023年4月にリリースされました。
上海AIラボは、24時間で誤差を1キロメートル減らすと、直接的な経済損失を約9700万元（1300万ドル）減らすことができるため、リスクを軽減するには正確な暴風雨予報が不可欠だと述べた。
さらに、中国の研究者らは、中部太平洋地域のエルニーニョ現象の発達と形態を予測するために、ディープラーニングアルゴリズムに基づく人工知能（AI）モデルを開発した。
大気科学誌「Advances in Atmospheric」に最近発表された研究で、科学者らは、中部太平洋のエルニーニョ現象は地球の気候に重大な影響を及ぼす可能性があるため、備えとリスク軽減には正確な予測が重要になると述べた。
中国科学院大気物理研究所（IAP）の研究者らは、畳み込みニューラルネットワーク技術に基づき、赤道太平洋の海面温度異常を予測するディープラーニングモデルを開発した。
「この研究は、エルニーニョ現象のような地球規模で深刻な影響を及ぼす可能性のある重要な気象現象の予測を改善するAIの可能性を示している」と、IAPの科学者でこの研究の著者である黄平氏は述べた。
研究によると、AIモデルは精度の点で従来の力学モデルを上回り、特に西部および中部赤道太平洋の海面水温異常の予測において優れた結果を示した。
この研究では、AIと力学モデルの両方からの予測を組み合わせたハイブリッドモデルにより、中部太平洋と東部太平洋のエルニーニョ現象の精度がさらに高まることも示されています。
Duc Dung (Yicai Global、rossaprimavera.ru による)
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