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Beneficios Clave
- Mayor cobertura espacial de los productos de vigilancia, basada en las observaciones existentes.
- Reducción de los costes de la red de vigilancia: uso de boyas "virtuales" en lugar de posibles boyas reales.
- Mejorar la calidad de los productos de observación (es decir, rellenar las lagunas en las series temporales de medición).
- Previsiones locales más precisas: ajuste fino de las soluciones de los modelos regionales/costeros y mejora de los forzamientos utilizados.
- Disminución del tiempo de cálculo de las predicciones: Uso más eficiente de los recursos informáticos.
- La mejora de los productos basados en la IA permite reducir los riesgos operativos, lo que se traduce en una mayor seguridad durante las operaciones locales.
¿Qué ocurre si no disponemos de datos de observación o de modelos de calidad suficiente?
Podemos mejorar los datos oceanográficos operativos disponibles mediante redes neuronales y técnicas de aprendizaje automático aplicadas.
Se han desarrollado algoritmos basados en la Inteligencia Artificial para apoyar la vigilancia del medio marino, complementando (y en algunos casos incluso sustituyendo) la instrumentación de medición disponible. Estas técnicas también se aplican para mejorar las soluciones de nuestros modelos de previsión, o para mejorar los campos (como los vientos) utilizados como forzamiento en las ejecuciones de los modelos oceánicos, lo que se traduce en una mejora de la capacidad de previsión.
ContactoInteligencia artificial aplicada por NOW a la oceanografía operativa
Algoritmos que permiten inferir datos de fuentes puntuales (tanto de un punto de cuadrícula del modelo cercano como de una boya de amarre in situ)
ContactoAlgoritmos de rellenado de huecos para evitar los valores que faltan en las series temporales de observación, aumentando la calidad de los productos de observación y mejorando la capacidad de seguimiento
ContactoLa predicción local de la costa requiere la ejecución de modelos de alta resolución con tiempos de ejecución en torno a la hora; las redes neuronales convolucionales entrenadas pueden ofrecer predicciones locales análogas en minutos
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