MTG-Satellit
Nutzung von Meteosat-Third-Generation-Daten zur Beobachtung der Entwicklung und schnellen Veränderung konvektiver Systeme.
Gewitter · Hagel · Starkniederschlag
Die KI, die schwere Wetterphänomene frühzeitig erkennt.
AI4VIGIL kombiniert MTG-Satelliten-, Radar- und Blitzdaten in einem Deep-Learning-Modell, um alle 10 Minuten Zugbahn und Intensität gefährlicher Wetterphänomene vorherzusagen.
10 min
Aktualisierungsfrequenz
3 h
operativer Vorhersagehorizont
MTG · Radar · Blitze
Multi-Source-Fusion
Frankreich / Europa
europäische Datengrundlage
Aktive Überwachung
10 minAktualisierung
0–3 hVorhersage
MTG + Radar+FoudreKI-Fusion
das Konzept
Von der Wetterbeobachtung zur prädiktiven Warnung.
Das neuronale Netz veredelt nicht nur eine bereits erzeugte Vorhersage: Es lernt direkt die Signaturen der schnellen Entwicklung konvektiver Zellen aus komplementären Beobachtungsströmen.
AI4VIGIL
Eine kurze, klare und operative Kette: Echtzeit-Wetterdaten, Fusion durch Deep Learning und anschließend eine räumlich aufgelöste Warnung für den unmittelbaren Vorhersagehorizont.
Signale der Intensivierung früher erkennen
Gebiete mit steigendem Risiko lokalisieren
Vorhersage im Takt der Beobachtungen aktualisieren
Keine statische Extrapolation.
Keine Vorhersage, die nur einmal pro Stunde neu berechnet wird.
Eine lebendige Vorhersage.
Alle 10 Minuten aktualisiert, um die tatsächliche Entwicklung der Phänomene zu verfolgen.
Technologie
Drei Datenströme, in Echtzeit fusioniert.
Satelliten-, Radar- und Blitzbeobachtungen werden von einem Deep-Learning-Modell verarbeitet, das auf Ereignissen mit Starkniederschlag, Gewittern und Hagel trainiert wurde.
Wetterradar
Analyse der Reflektivität, der Zellorganisation und der mit Starkniederschlag verbundenen Signaturen.
Blitze
Überwachung der elektrischen Aktivität als Indikator für Intensivierung, Reife und Gewitterstärke.
Multi-Source-Fusion
Niederschlag
Vorhersage des zones de pluie et des intensités, y compris hors contexte strictement orageux.
Schwere Gewitter
Früherkennung potenziell starker Zellen, ihrer Zugbahn und Entwicklung.
Hagel
Erkennung hagelbegünstigender Signaturen und Verfolgung ihrer Verlagerung.
Vorhersagezyklus
Ein kurzer Zyklus zur Unterstützung von Entscheidungen.
Jeder Zyklus verwandelt aktuelle Beobachtungsdaten in eine unmittelbar nutzbare Kurzfristvorhersage.
T=0
Eingangsdaten
Erfassung von Satelliten-, Radar- und Blitzdaten im überwachten Gebiet.
T + 5
KI-Fusion
Assimilation und Verarbeitung der Signaturen durch das Deep-Learning-Modell.
T + 10
Vorhersage publiée
Erzeugung einer quantitativen und räumlich aufgelösten Ausgabe für die überwachten Phänomene.
0–3 h
Vorhersage
Kontinuierliche Überwachung von Zugbahn, Intensität und zugehörigem Risiko über 3 Stunden.
Team
Wetterexpertise trifft auf Deep Learning.
Yann Amice
Meteorologe und Ozeanograf
33 Jahre Erfahrung in der operativen Meteorologie, Expertise bei gefährlichen Wetterphänomenen, Kurzfristprognosen und Entscheidungsunterstützung.
Adrien Bufort
Deep Learning & KI
Spezialist für Deep-Learning-Modellierung, Entwicklung, Training und Optimierung von Modellen für meteorologische Multi-Source-Daten.
eine Marke von Weather'n'Co
35 Jahre Expertise im Dienst der Leistung.
Von der operativen Meteorologie bis zur künstlichen Intelligenz, mit demselben Anspruch: Wetterinformationen in Entscheidungen zu verwandeln.
Meteorologische Expertise
Eine Referenz für Wetterberatung im Hochseesegeln
Weather'n'Co, gegründet von Yann Amice, gilt in der Welt des Hochseesegelns als unverzichtbarer Leistungspartner. Seit mehr als zwanzig Jahren an der Seite der besten Skipper steht die Marke für strategische Analyse, Zuverlässigkeit in kritischen Situationen und operative Präzision.
AI4VIGIL ist die technologische Weiterentwicklung dieser Expertise: eine KI-gestützte Nowcasting-Plattform, die entwickelt wurde, um schwere Wetterphänomene europaweit vor ihrem Auftreten zu erkennen.
von der Wetteranalyse zur Routenentscheidung
Schwere Wetterphänomene vor dem Auftreten erkennen.
AI4VIGIL zielt auf schnellere, räumlich präzisere Wetterwarnungen, die dem tatsächlichen Rhythmus der Beobachtungen folgen.
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