Artificiële Intelligentie in Meteorologie Applicaties (AIM) (AIM)

Een belangrijk onderdeel van de missie van het KMI is het produceren van permanente diensten om de veiligheid te waarborgen en de voorlichting van de bevolking en ter ondersteuning van de politieke autoriteiten bij hun koninklijk besluit. De ontwikkeling van numerieke weersvoorspellingsmodellen (NWP) is hier lange tijd een cruciaal onderdeel van geweest. Belangrijke ontwikkelingen van de laatste jaren zijn de steeds toenemende hoeveelheid meteorologische waarnemingen die worden gebruikt om NWP-voorspellingen te verbeteren door middel van gegevensassimilatie en statistische nabewerking, het gebruik van probabilistische ensemble-modellen die een betere beslissingsondersteuning mogelijk maken, de steeds toenemende resolutie van de modellen, en de integratie van stedelijke effecten door landoppervlakteschema's. Het RMI beheert sinds winter 2018 2019 ook operationeel een speciaal wegenweermodel voor de Belgische snelwegen, met als doel het geven van beslissingsondersteuning aan verkeersbureaus zoals Agentschap Wegen en Verkeer (AWV) in Vlaanderen. Hoge resolutie NWP modellen en data assimilatie technieken, en s eble modellen en het KMI-wegweermodel moet blijven gebruik maken van de nieuwste wetenschappelijke ontwikkelingen. Kunstmatige intelligentie heeft invloed op tal van wetenschappelijke gebieden, en meteorologie is daarop geen uitzondering. Zo worden technieken en softwarebibliotheken van Deep Learning gebruikt op het gebied van data-assimilatie en beginnen neurale netwerken te worden toegepast op statistische nabewerking van ensemble voorspellingen. Een andere belangrijke evolutie is de beschikbaarheid van crowdsourced meteorologische gegevens, zoals van vrijwilligersstations, en nieuwe typen sensoren zoals voertuigsensoren, die zullen worden getest in het KMI-wegweermodel in het kader van het SARWS-project. Assimilatie van dergelijke gegevens kan de modelvoorspellingen alleen verbeteren als er een adequate kwaliteitscontrole wordt toegepast. Een innovatieve nieuwe benadering is het gebruik van gedistribueerde intelligentie om een ​​deel van de benodigde berekeningen op het niveau van de sensoren uit te voeren, voordat de gegevens worden gecentraliseerd. Het ligt voor de hand dat het KMI veel baat zou hebben bij een universitaire partner met expertise op het gebied van kunstmatige intelligentie en datawetenschap. IDLab Universiteit Antwerpen brengt die expertise in huis. IDLab doet fundamenteel en toegepast onderzoek naar internettechnologieën en data science. Binnen UA richt de distributed in telligence-groep zich op onderwerpen als gedistribueerde en agent-based intelligence,

Trefwoorden:METEOROLOGIE, DATAWETENSCHAPPEN, MACHINAAL LEREN, ARTIFICIËLE INTELLLIGENTIE (AI)

Disciplines:Datamining, Kennisrepresentatie en redenering, Machine learning en besluitvorming, Meteorologie, Slimme sensoren

Project type:Samenwerkingsproject