Proiectul urmărește reunirea expertizei din trei domenii: sisteme inteligente, dezvoltarea sistemelor software și domeniul operativ în meteorologie. Conform Organizației Meteorologice Mondiale multe dezastre naturale care provoacă pagube și pierderi de vieți se datorează vremii și, în special, vremii severe. Cea mai mare parte a proceselor de luare a deciziilor în meteorologie se bazează într-o mare măsură, cel puțin la nivel național, pe experiența meteorologilor din domeniul operativ, dar datorită caracterului haotic al atmosferei, analiza eficientă a unui volum mare de date de către meteorologi este o sarcină dificilă pentru aceștia. Proiectul WinDMiL urmărește să contribuie la îmbunătățirea proceselor decizionale în meteorologie, la nivel national, printr-o durată mai scurtă de luare a deciziilor și precizie crescută a acestora, precum și furnizează un prototip funcțional al unui sistem software pentru analiza datelor de teledetecție și asistarea proceselor decizionale în meteorologie. Beneficiarul direct al WinDMiL este Administrația Națională de Meteorologie din România. WinDMiL integrează metode de extragere a cunoștințelor din date de teledetecție, pentru o analiză rapidă și precisă a acestora, metode de învățare automata pentru prognoza vremii și o componentă pentru vizualizarea rezultatelor, ușor de interpretat pentru meteorologi, care urmărește să faciliteze luarea deciziilor meteorologice.
Rezultatele proiectului
Propunerea actuală de proiect oferă un prototip funcțional al unei soluții software de învățare automată bazate pe exploatarea datelor de teledetecție pentru a asista meteorologii operaționali și cercetătorii meteorologici în prognoza vremii, contribuind astfel la îmbunătățirea suportului decizional meteorologic la nivel național în ceea ce privește timpii de decizie mai rapizi și o precizie mai mare. Principalul rezultat al proiectului este WinDMiL, o nouă soluție software de gestionare a datelor pentru analizarea datelor de teledetecție și sprijinirea proceselor de luare a deciziilor în meteorologie. Beneficiarul direct al WinDMiL este ANM din România, dar toate institutele meteorologice (meteorologi și cercetători meteorologici) pot beneficia de rezultatul proiectului. WinDMiL integrează metode de gestionare a datelor pentru analiză rapidă și precisă a datelor și include o componentă pentru vizualizarea rezultatelor exploatării, ușor de citit pentru meteorologi și destinată să faciliteze procesul decizional în meteorologie, în principal cu privire la apariția fenomenelor meteorologice severe (precipitații, grindină etc.). Scopul componentei DM este dublu: (1) de a analiza datele istorice de monitorizare de la distanță (date radar, date din satelit) pentru a descoperi modele privind evoluția vremii; și (2) predicția hărților meteorologice și a parametrilor prin prognoza produselor radar și din satelit. Datele de monitorizare de la distanță sunt folosite frecvent de către meteorologi pentru a analiza și prezice evoluția vremii. Datele folosite includ date de reanaliza, date radar si date satelitare, fuziunea acestora contribuind la imbunatatirea modelelor data mining. Prin aplicarea tehnicilor de învățare automată, proiectul și-a propus să lărgească utilizarea datelor de monitorizare de la distanță în direcția reanalizei datelor istorice. Rezultatele unor astfel de analize sunt relevante în diverse procese meteorologice, cum ar fi prognoza precipitațiilor cantitative și predicția hărților meteorologice. Acestea sunt printre cele mai provocatoare activități în meteorologie și sunt utile în previzionarea evenimentelor severe, cum ar fi grindina, precipitațiile etc. Soluția software DM propusă în cadrul acestui proiect oferă meteorologilor și climatologilor posibilitatea de a analiza volume mari de date meteorologice continand informații relevante privind evoluția vremii, ceea ce altfel ar fi foarte dificil de realizat într-o manieră formală.
Obiective
O1. Dezvoltarea și validarea științifică a noilor tehnici de DM special concepute pentru analiza datelor de teledetecție, cu un accent specific pe fuzionarea datelor radar și satelit.
În urma rezultatelor noastre științifice anterioare în analiza datelor meteorologice bazate pe UL, precum și în prognoza vremii bazată pe DL, metode precum k-nearest neighbor profund (kNN), CBR profund, autoencodere convoluționale profunde și arhitecturi de encoder-decoder recurente profunde, special adaptate pentru date de teledetecție, au fost vizate ca modele DL pentru componentele C1 și C2.
O2. Dezvoltarea și evaluarea de către utilizatori a sistemului WinDMiL pentru DM descriptiv și predictiv pentru vizualizarea grafică a rezultatelor exploatării datelor.
Acest lucru a fost realizat folosind metodele dezvoltate ca parte a O1 și se așteaptă să sprijine luarea deciziilor meteorologice.
Proiect finanțat sub PN-IV-P7-7_1-PED-2024-0121, contract nr. 13PED/2025