Geçici Artefakt ve Sürekli Öğrenme Sistemi (TACLS), sürekli çalışan uydu ağlarından elde edilen verileri ve makine öğrenimi modellerini kullanarak, Ulusal Hava Durumu Servisi'ndeki meteorologların ani sel tahminlerini daha verimli bir şekilde yapmalarına yardımcı olmaktadır. Bu yeni yazılım, NASA'nın Jet Propulsion Laboratuvarı, California Üniversitesi, San Diego (UCSD) ve Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi (NOAA) Ulusal Hava Durumu Servisi (NWS) arasındaki bir iş birliğinin sonucudur.
İndirmeleri göster
2025 yılının Noel haftasında ani sel verilerini kullanarak yapılan bir TACLS test tahmin çalışmasından görsel bir analiz. Görüntü, TACLS tarafından üretilen ani sel uyarısı (FFW) olasılıklarını (kırmızı tonlarında) ve Ulusal Hava Durumu Servisi'nden (mavi tonlarında) gelen ani sel uyarılarının üzerine yerleştirilmiş alanları göstermektedir.
Kredi: UCSD Scripps Okyanus Bilimleri Enstitüsü
NASA'nın Yer Bilimleri Teknoloji Ofisi (ESTO) desteğiyle oluşturulan TACLS, meteorologların büyük veri setlerini analiz ederken gözden kaçırabilecekleri yaklaşan ani sel olaylarının kanıtlarını (atmosferdeki nemdeki olağandışı artışlar) otomatik olarak tespit etmek için makine öğrenimini kullanmaktadır. TACLS, bu kanıtları işaretler, ani selin muhtemel olarak nerede meydana gelebileceğini gösterir ve bu bilgiyi insan analistlerin yorumlaması için kullanıcı dostu bir görselleştirme aracılığıyla sunar. Bu analistler, ani sel uyarısı veya hava durumu tavsiyesi verip vermemeye karar verebilirler.
