AI-modellen CHIMP – som utvecklats på Chalmers – används numera på SMHI för att förbättra nulägesanalysen för nederbörd. Modellen har tränats på fyra års satellitdata, kompletterat med radardata över var det faktiskt fallit nederbörd. Modellen förbättrar kvaliteten på analyserna, vilket öppnar dörren till förbättrade prognoser.
– Det är inspirerande att en AI-modell ifrån oss nu har tagits i operativ drift av SMHI. Att den förbättrar SMHI:s nulägesanalys och prognos för nederbörd är viktigt då det är just prognoser för var nederbörden exakt ska hamna som utgör den största utmaningen för traditionella väderprognoser, säger Patrick Eriksson, professor i global miljömätteknik på avdelningen för geovetenskap och fjärranalys.
CHIMP utvecklades av Simon Pfreundschuh, tidigare kollega på samma avdelning, med denna tillämpning för SMHI i åtanke. Integreringen på SMHI har letts av Bengt Rydberg, forskare inom satellit på SMHI, med ett förflutet i samma forskargrupp på Chalmers.
– Detta är ytterligare ett steg i vårt långvariga samarbete med SMHI, där maskininlärningsteknik från oss har använts i cirka fem år. Vi håller just nu på att välja studenter för två examensarbeten som ska förbättra regnprognoserna ytterligare, där än mer av systemet blir AI-baserat, säger Patrick.
Mer info:
Läs mer om de förbättrade nederbördsanalyserna på SMHI:s webbplats.
Kontakt
- Professor, Geovetenskap och Fjärranalys, Rymd-, geo- och miljövetenskap