Un programme basé sur l’intelligence artificielle qui a été récemment développé pourrait rendre les moussons d’été indiennes (ISMR) plus prévisibles jusqu’à 18 mois à l’avance. Le ministère de la Science et de la Technologie suggère que l’algorithme de découverte de prédicteurs (PDA), qui a été créé à l’aide d’une seule variable liée à l’océan (température, salinité ou densité), pourrait permettre des prévisions expertes de l’ISMR à temps pour la création de mesures agricoles et autres efficaces. stratégies économiques pour la nation.
La température de surface de la mer (SST) largement utilisée est insuffisante pour le calcul des prévisions à long terme de l’ISMR, selon des chercheurs de l’Institut d’études avancées en science et technologie (IASST), situé à Guwahati, une unité autonome du Département des Sciences et Techniques (DST). Ils ont découvert que cela était dû au fait que tous les mois d’avance avaient de faibles estimations prospectives des compétences ISMR générées par l’algorithme de découverte de prédicteurs (PDA) utilisant des prédicteurs basés sur SST.
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Le succès du modèle, selon la déclaration du ministère, dépendait de la capacité de l’intelligence artificielle (IA) à appliquer ce qu’elle avait appris au cours de 150 ans de recherche à l’aide de 45 simulations physiques du climat aux données recueillies entre 1871 et 1974. Entre 1871 et 1974, ces observations ont été faites.
Devabrat Sharma (IASST), Santu Das (IASST), Subodh K. Saha (IITM) et BN Goswami (Cotton University) ont réussi à utiliser un modèle de prédiction ISMR basé sur l’apprentissage automatique pour faire des prévisions d’ISMR sur 18 mois entre 1980 et 2011 avec une compétence réelle de 0,65 grâce à la base nouvellement découverte de la prévisibilité ISMR à long terme.
La profondeur de la thermocline océanique (D20) sur toute la ceinture tropicale entre 1871 et 2010 a été projetée sur la carte de corrélation entre ISMR et D20 sur la même période par l’équipe, qui comprenait des membres de l’IASST, l’Institut indien de météorologie tropicale (IITM), Pune et Cotton University, Guwahati. Cette méthode donne un prédicteur à n’importe quel mois d’avance.
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Selon la nouvelle formule, 18 mois avant la saison ISMR, la capacité attendue de l’ISMR est à son plus haut (0,87, 1,0 étant le plus élevé). Le niveau de régularité de la variabilité annuelle de ses moteurs conditionne la stabilité de la variabilité annuelle de l’ISMR à chaque mois d’avance.
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