למידת מכונה מספקת פתרון לבעיה כואבת בתעופה האזרחית

This post is also available in: English (אנגלית)

תנאי מזג אוויר כגון ערפל ועננות נמוכה מעל שדות תעופה גורמים לעיכובים ממושכים בטיסות ולעלויות גבוהות עבור חברות התעופה. זיהוי המימדים של ערפל מעל אזורים נרחבים מהווה אתגר, בפרט עבור תצפיות לוויין.

השירות הלאומי של חיזוי מזג האוויר בארה"ב משתמש כעת לצורך התראות ערפל בתוכנת איתור חדשה, שפותחה על ידי חוקרים מהמכון לחקר לוויינים מטאורולוגיים באוניברסיטת  וויסקונסין ומינהל האוקיינוסים והאטמוספירה הלאומי NOAA.

תוכנת GOES-R (מוצר לווייני) משתמשת בטכניקות של למידת מכונה בשילוב נתונים כמעט בזמן אמת מלוויני מזג אוויר, כדי לנטר את תנאי מזג האוויר 24/7 ולהתריע במקרה של ערפל.

מערכות איתור ערפל קודמות השתמשו בהשוואות בין נתוני לווין בתדרים הנראה והאינפרה-אדום, אך הן היו מוגבלות למצבים בהם אין עננים מעל הערפל, וכן יכלו לפעול רק בשעות הלילה.

"כדי לשפר את המערכת שילבנו נתונים אטמוספיריים אחרים מאלגוריתמים של חיזוי מזג אוויר נומרי", מסבירים מהמכון באוניברסיטת ויסקונסין. "כך ניתן לזהות את סוג הערפל מעל אזור על ידי הערכה של כל פיקסל בתמונה והפקת הסתברות לנוכחות ערפל ומידת העצימות שלו".

תוכנת GOES-R פותחה במענה לצרכי תעשיית התעופה, שמשתנים לפי גודל המטוס. מטוסים קטנים מסתמכים על מערכת חוקים אחרת כשמדובר במזג אוויר כיוון שאין להם את המכשור הקיים במטוסים גדולים.

התוכנה מזהה תנאים מסוכנים עבור שני סוגי המטוסים וניתן ליישם אותה לצורך מתן התראות ברחבי ארה"ב, וכך לחסוך הוצאות כבדות ולהפוך את הטיסות לבטוחות יותר, כך מדווח homelandsecuritynewswire.com.