Satellite MTG
Utilizzo dei dati Meteosat Third Generation per seguire lo sviluppo e la rapida evoluzione dei sistemi convettivi.
temporali · grandine · precipitazioni intense
L’IA che anticipa i fenomeni meteorologici violenti.
AI4VIGIL integra dati satellitari MTG, radar e fulmini in un modello di deep learning per prevedere, ogni 10 minuti, la traiettoria e l’intensità dei fenomeni a rischio.
10 min
frequenza di aggiornamento
3 h
orizzonte operativo di previsione
MTG · Radar · Fulmini
fusione multi-sorgente
Francia / Europa
base dati europea
Monitoraggio attivo
10 minaggiornamento
0–3 hPrevisione
MTG + Radar+Foudrefusione IA
il concetto
Dall’osservazione meteorologica alla vigilanza predittiva.
La rete neurale non si limita a migliorare una previsione già prodotta: apprende direttamente le firme della rapida evoluzione delle celle convettive a partire da flussi di osservazione complementari.
AI4VIGIL
Una catena breve, leggibile e operativa: dati meteo in tempo reale, fusione tramite deep learning e produzione di una vigilanza spazializzata sull’orizzonte immediato.
Rilevare prima i segnali di intensificazione
Localizzare le aree in cui il rischio aumenta
Aggiornare la previsione al ritmo delle osservazioni
Non una semplice estrapolazione statica.
Non una previsione ricalcolata solo una volta all’ora.
Una previsione viva.
Aggiornata ogni 10 minuti per seguire l’evoluzione reale dei fenomeni.
tecnologia
Tre flussi di dati, fusi in tempo reale.
Le osservazioni satellitari, radar e dei fulmini sono assimilate da un modello di deep learning addestrato su episodi di precipitazioni intense, temporali e grandine.
Radar meteorologico
Analisi della riflettività, dell’organizzazione delle celle e delle firme associate alle precipitazioni intense.
Fulmini
Monitoraggio dell’attività elettrica come indicatore di intensificazione, maturità e severità temporalesca.
Fusione multi-sorgente
Precipitazioni
Previsione des zones de pluie et des intensités, y compris hors contexte strictement orageux.
Temporali violenti
Anticipazione delle celle ad alto potenziale, della loro traiettoria e della loro evoluzione.
Grandine
Rilevamento delle firme favorevoli agli episodi grandinigeni e monitoraggio del loro spostamento.
ciclo di previsione
Un ciclo breve, pensato per supportare le decisioni.
Ogni ciclo trasforma dati osservativi recenti in una previsione utilizzabile a brevissimo termine.
T=0
Dati in ingresso
Acquisizione dei flussi satellitari, radar e dei fulmini sull’area monitorata.
T + 5
Fusione IA
Assimilazione e trattamento delle firme da parte del modello di deep learning.
T + 10
Previsione publiée
Produzione di un output quantitativo e spazializzato sui fenomeni monitorati.
0–3 h
Previsione
Monitoraggio continuo della traiettoria, dell’intensità e del rischio associato su 3 ore.
team
L’incontro tra competenza meteorologica e deep learning.
Yann Amice
Meteorologo oceanografo
33 anni di esperienza in meteorologia operativa, competenza sui fenomeni pericolosi, sulla previsione a breve termine e sul supporto alle decisioni.
Adrien Bufort
Deep Learning & IA
Specialista nella modellazione con deep learning, progettazione, addestramento e ottimizzazione di modelli applicati ai dati meteorologici multi-sorgente.
un marchio Weather'n'Co
35 anni di esperienza al servizio della performance.
Dalla meteorologia operativa all’intelligenza artificiale, una stessa esigenza: trasformare l’informazione meteorologica in decisione.
Competenza meteorologica
Un punto di riferimento per la meteo nella vela oceanica
Weather'n'Co, fondata da Yann Amice, è riconosciuta nel mondo della vela oceanica come un partner essenziale per la performance. Da oltre vent’anni al fianco dei migliori skipper, il marchio è sinonimo di analisi strategica, affidabilità nelle situazioni critiche e precisione operativa.
AI4VIGIL è l’evoluzione tecnologica di questa competenza: una piattaforma di nowcasting basata sull’intelligenza artificiale, progettata per anticipare i fenomeni violenti prima dell’impatto, su scala europea.
dall’analisi meteo alla decisione di rotta
Anticipare i fenomeni violenti prima dell’impatto.
AI4VIGIL punta a una vigilanza meteorologica più rapida, più spazializzata e più vicina al ritmo reale delle osservazioni.
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