Ученые Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН и МФТИ с коллегами создали систему для автоматического обнаружения опасных погодных явлений — мезомасштабных конвективных систем и связанных с ними ураганов и смерчей. Технология позволяет находить их в первые часы с зарождения и закладывает основу для системы оперативного предупреждения спецслужб. Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.
Мезомасштабные конвективные системы (МКС) представляют собой совокупность процессов, возникающих при интенсивной конвекции в атмосфере. Одним из признаков МКС являются скопления грозовых штормов, сопровождающиеся обильными ливнями, крупным градом и ураганными ветрами. Каждый год в России эти явления причиняют страдания тысячам людей, а экономический ущерб оценивается в миллиарды рублей.
Предсказать или заметить их возникновение в первые минуты затруднительно: для воспроизведения подобных незначительных явлений требуются дорогостоящие вычислительные мощности, формирование мезомасштабных конвективных систем сильно зависит от множества факторов, а обработка обширных данных со спутников для визуализации занимает продолжительное время.
Российские ученые разработали инновационное решение, которое позволит выявлять МКС по спутниковым данным всего за 15–30 минут после её появления. Интеграция этой технологии в системы оперативного мониторинга позволит значительно ускорить реакцию служб и минимизировать потенциальный ущерб.
Система включает в себя три тесно взаимодействующих элемента. Метеорологи применяют программу GeoAnnotateAssisted для визуальной разметки облачных образований на снимках, полученных со спутников Meteosat. Программа конвертирует данные из спектральных каналов в понятное псевдоцветное изображение, позволяющее выявлять признаки конвективных явлений: низкую температуру верхних слоев облаков, их характерные кольцевые или U-образные формы и другие особенности. После идентификации необходимых деталей, эксперты добавляют специальные отметки. В программе предусмотрена функция ассистента, использующего модель искусственного интеллекта. Этот ассистент создает предварительные метки, которые эксперт может подтвердить, изменить или отклонить. Такой подход существенно сокращает время, затрачиваемое на разметку облачных образований – наиболее трудоемкий этап обработки данных.
На основе тысяч размеченных изображений была создана база данных DaMesCoS-ETR, которая послужила основой для обучения нейросети MesCoSNet. Используя новые снимки, нейросеть выявляет узнаваемые закономерности и контурирует МКС. Такая же нейросеть применяется для поддержки процесса разметки.
«Ключевым преимуществом нашей разработки является её выдающаяся эффективность. Вместо того чтобы тратить месяцы на ручной анализ огромного количества спутниковых снимков, метеорологу потребуется всего несколько десятков минут благодаря применению искусственного интеллекта. Такая высокая скорость обработки больших объемов информации позволит не только своевременно оповещать соответствующие службы и минимизировать последствия, но и сформировать подробную карту возникновения мезомасштабных конвективных систем, а также исследовать их трансформацию в условиях меняющегося климата. В будущем это может улучшить точность существующих климатических моделей, над которыми в настоящее время трудятся более сотни научных групп по всему миру», — рассказал Михаил Криницкий, руководитель лаборатории машинного обучения в области наук о Земле Московского физико-технического института.
В будущем система обеспечит адресное информирование городских жителей о приближающихся шквалах, граде или ливнях, связанных с МКС, заблаговременно, чтобы у них была возможность подготовиться. Для сельскохозяйственных производителей она станет инструментом защиты посевов от крупного града, а для транспортных компаний – поможет своевременно корректировать маршруты доставки грузов.
Нейросеть MesCoSNet уже показала высокую точность (mAP=0.75) при тестировании. В настоящее время исследователи намерены увеличить объём данных, оптимизировать алгоритмы, адаптировать систему к информации, получаемой от российских метеорологических спутников, и в будущем разработать автоматизированную систему наблюдения и сопровождения МКС на всей территории страны. Данное усовершенствование является значимым этапом приспособления к изменяющимся климатическим условиям и увеличивающейся частоте экстремальных гидрометеорологических явлений.
В реализации проекта приняли участие специалисты из Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН, Московского физико-технического института, научно-производственного объединения «Тайфун» и Пермского государственного национального исследовательского университета.
Информация предоставлена пресс-службой МФТИ