研究者によると、衛星技術と機械学習を組み合わせることで、科学者がスロット マシン アプリ科学者を追跡し、準備するのに役立ちます。
過去数十年にわたって、地球の気温の上昇は、ハリケーン、吹雪などの多くの自然スロット マシン アプリを引き起こしてきました洪水、および強度と頻度で成長する山火事。これらの自然現象は人間によって防ぐことはできませんが、宇宙から地球を周回する衛星の急速に増加する数は、彼らの進化を監視する絶好の機会を提供します。
先月、年次総会で発表された研究アメリカの地球物理学連合衛星を組み合わせることができることを示しています機械学習これらの増え続ける自然スロット マシン アプリに備えるため。これにより、地域の人々が情報に基づいた決定を下し、地元のスロット マシン アプリ対応と管理の有効性を改善することができます。
「未来を予測することは非常に困難な作業ですが、リモートセンシングと機械学習を使用することで、私たちの研究は、これらのスロット マシン アプリ誘発性の危険をタイムリーに可能にする方法で監視できるシステムの作成を支援することを目的としています。災害対応」と、研究の共著者であり、バードポーラー研究センターとオハイオ州立大学の地球科学の教授であるCK Shum氏は述べています。
チームは、自然スロット マシン アプリ監視のためのさまざまな方法をテストしました
スロット マシン アプリ研究するために、Shumの研究は測地測定に焦点を当てています。宇宙の惑星の大きさ、形状、方向を測定する科学です。チームは、さまざまな宇宙機関の衛星から収集された測地データを使用していくつかのケーススタディを実施し、リモートセンシングと深い機械学習分析の混合が、洪水、干ばつ、高潮などの急激な自然災害を正確に監視できるかどうかをテストしました。
これらの方法は、チームの実験の1つで利用され、地球のグローバルナビゲーション衛星システム（GNSS）からのレーダーシグナルが海洋上に反映され、メキシコ湾の沖合の町にあるGNSSレシーバーが受け取ったかどうかを判断しました。上陸後に上昇する海面を測定することにより、ハリケーンの進化を追跡するために使用されます。
チームは、ハリケーンハナとハリケーンデルタを含む2020年から2021年までの7つの嵐が、メキシコ湾に上陸する前に沿岸の海面に影響を与えた方法を研究しました。これらの複雑な変化を監視することにより、チームは、より高い海面と激しい雨急流がどれほど強いかとの間に正の相関があることを発見しました。
過去20年にわたって、NASAとドイツの航空宇宙センターの重心回復とスロット マシン アプリ実験（GRACE）ミッション、およびその後継者であるGrace Follow-Onは、地球の質量の変化を監視するために使用されてきました。しかし、これまでのところ、彼らは400マイルを少し上ってから惑星を見ることができました。
「深い機械学習を利用するということは、さまざまなデータ入力から継続的に学習して、達成したい目標を達成するためにアルゴリズムを条件に条件付けなければならないことを意味します」とShum氏は言います。
この場合、研究者は衛星を使用して、テキサスとルイジアナ州の上陸中の2つのカテゴリ4アトランティックハリケーン誘発性暴風雨の経路と進化を定量化することができました。それぞれ。
衛星データは、科学者がより簡単に利用できるようにする必要があります
将来、これらの自然スロット マシン アプリの正確な測定は、ハリケーン予測の改善に役立つ可能性があります。ただし、短期的には、研究者は、深い機械学習に依存するプロジェクトには、正確な予測を行うために大量の幅広いデータを必要とすることが多いため、国や組織が衛星データをより簡単に科学者に利用できるようにすることを望んでいます。
「これらの新しい衛星技術の多くは、膨大な量の正確なデータを処理するために時間と労力を必要とします」とShum氏は述べています。 「研究者がより多くのリソースにアクセスできる場合、人々が適応するためにより良い準備をするための技術を開発することができ、災害管理機関が激しい頻繁で頻繁なスロット マシン アプリ誘発性の自然災害への対応を改善できるようにすることができます。」
