人工智能检测台风应用方法-人工智能预测台风

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能检测台风应用方法的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能检测台风应用方法的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工增雨弹能阻止台风吗？
2. 人工智能如何用于应对台风？
3. 未来能通过智能设备，人工干预降雨，台风吗？

人工增雨弹能阻止台风吗？

人工增雨弹能阻止台风，不能。

因为：我们将风力达到12-13级的热带气旋称之为台风，它是海上的上升热对流和地球运动所产生的空气气旋，一旦形成能量是十分恐惧的。如果不加防范，会给沿海城市的带来巨大的损失，由此在台风到来之前气象部门会频频发出预警，提醒人们做好防范措施，尽可能少出门。

如今最先进的洲际导弹来说，所携带的核弹头威力相当于2000多万吨TNT所释放出来的能量相当于2600颗广岛***爆炸产生的能量，威力确实惊人。然而在台风面前，就如蚍蜉撼大树，简直不值一提。在上世纪40年代，就有人提出过利用军舰消灭台风的***，他们普遍认为大量的军舰围住台风，***取“万箭齐发”的战术，台风或许会怪怪的缴械投降。然而事实并非如此，正如“抽刀断水水更流”一样，台风并没有减小，反而加剧了台风的威力。所以说以武力征服台风，虽然简单粗暴，但并没什么卵用。

人工智能如何用于应对台风？

日本海洋研究机构和***大学的研究小组利用人工智能深度学习技术，开发了从全球云系统分辨率模型（NICAM）气候实验数据中高精度识别热带低气压征兆云的方法。该方法可识别出夏季西北太平洋热带低气压发生一周前的征兆。研究成果于近期发表在日本《地球与行星科学的进展》杂志网络版。

　　预测台风和飓风等热带低气压的发生，一般是通过卫星观测和监视云的演变过程，对观测数据进行气象模型模拟。但大气现象非线性极强，不同的气象模型预测的未来气象结果会出现非常大的偏差。近年来人工智能技术飞速发展，可根据大数据中的特定类型进行深度学习，检测特定现象，从而应用于具有不确定性的气象领域。

　　利用深度学习获得更高的识别精度，对每一种气象类型都需要超过数千张图片的大量数据。研究小组首先利用热带低气压跟踪算法，将全球云系统分辨率模型20年积累的气候实验数据，制成5万张热带低气压初始云及演变中的热带低气压云图片，再加上100万张未演变成热带低气压的低气压云图片，共105万张图片组成10组学习数据，利用深度卷积神经网络的机器学习，生成不同特征的10种识别器，然后构筑出可对10种识别器结果进行综合评价的***识别器。

　　该方法还可对台风路径和强度进行预测，并预测暴雨的发生。今后研究小组将以深度学习为代表的人工智能技术融合数据驱动方法和模型驱动方法，开展新的海洋地球大数据分析。

未来能通过智能设备，人工干预降雨，台风吗？

可以的，现在，科技发展日新月异，飞速发展，不久将来，在大暴雨来临之际，就把它划整为零，不要它集中

在一个地区下，这样可以防止內涝和积水的发生，台风在刚进入配胎过程中就把它消灭了，不叫他形成了

就地球气象系统的形成原理来看，通过智能设备，实现人工干预降雨、台风等不太可能实现，因为当前的人工降雨更准确地讲应该称为“人工增雨”，且人工干预的手段是要建立在局部有“降雨云层”的基础上，如果某地晴空万里，无降水云层的情况下，不管再怎么干预都无济于事。至于干预台风生成就更加不可能，因为形成台风的大气高压、云层风眼等，比形成降雨的云层“能量”要高得多，汇集的“能量”通常能跨越地球几个纬度，甚至十几个纬度，这远不是人工局部干预就能实现的。

另外，当下我们所说的智能设备，主要是指电子领域，或者再缩小范围可以说是“半导体领域”，从1883年发现半导体以来，到后续半导体材料合成，再到集成电路发明、芯片发明等，所依托的都是半导体的导电性，区别只是集成规模不同、容纳数据不同、设定指令不同等，根本不能将人工智能的理念直接与控制气象系统挂钩，充其量人工智能只会在天气预测时发挥算法作用。或许若干年以后，人类通过更强大的设备，能够干预局部气候，但人工智能也只是组成“强大”设备的大脑而已，根本释放不出改变气候的能能量。

再换个说法讲，形成地球气候系统的因素更多来自于宇宙本身，以及地球的地势地貌、海洋分布等，故而想要人工改变气候，通过现代[_a***_]搬山倒海的能力，显然比依靠人工智能更容易实现。比如推平喜马拉雅山脉，可以使印度洋水汽长驱直入，增加我国西部降雨，而推平喜马拉雅山脉不需要设备多么智能，不计成本的情况下，凭借现有基建设备完全可以做到，只不过没有人会去这么操作而已。总结一句话就是：人工智能只可以辅助人类运算，或者改变作业方式、丰富文化生活等，但绝不可能改变地球基础，更不可能抗衡宇宙能量。

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到此，以上就是小编对于人工智能检测台风应用方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能检测台风应用方法的3点解答对大家有用。

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