Весной 2022 года дебютировала технология машинного обучения ClearScan™, разработанная компанией Baron для уменьшения помех. ClearScan обучается и удаляет посторонние возвраты или "шум" из радиолокационных данных и предоставляет пользователю данные об осадках с непревзойденной четкостью. Используя алгоритмы машинного обучения при поддержке человеческого вмешательства, Baron ClearScan учится распознавать данные от реальных метеорологических объектов, а не радиочастотные помехи (РП) или аномальное распространение (АП).

Сравнение изображений ниже показывает разницу в качестве и четкости радаров благодаря ClearScan.

Слайдер, показывающий, как ClearScan отсекает помехи.

Недавно мы встретились с создателем ClearScan и несколькими нашими учеными и метеорологами, чтобы ответить на часто задаваемые вопросы о технологии ClearScan. Вот их ответы.

Что послужило толчком к разработке ClearScan?

Наши клиенты выражали растущую обеспокоенность тем, что новые технологии, такие как сигналы сотовой связи 5G, увеличивают помехи для метеорологических радаров, особенно для радаров C-диапазона.

"Им требовалось решение, которое могло бы устранить шум от помех и других аномальных явлений и повысить качество радиолокационных данных", - говорит Эрик Джонс, ведущий инженер-программист и автор, разработавший приложение. "Барон хотел решить эти оперативные проблемы".

"Мы всегда были лидером в области инноваций метеорологических радаров", - говорит он. "Этот инструмент, в конечном счете, привел к более точному и надежному обнаружению и прогнозированию погоды".

Что делает ClearScan таким уникальным?

Эксклюзивная технология ClearScan изучает отражательную способность и данные двойной поляризации, чтобы понять разницу между качественными данными радара и аномальным распространением (AP) или радиочастотными (RF) помехами. "Технология ClearScan компании Baron способна распознать AP или RF, а затем мгновенно удалить их из данных двухполяризационного радара", - говорит Эрик. "Мы можем адаптировать технологию для решения проблем, связанных с помехами, которые являются уникальными для конкретных медиа-рынков".

Что делать, если появилась новая помеха, а машинное обучение ее не устранило?

ClearScan позволяет нам выделять новые помехи, чтобы технология обучалась. Хотя мы не знаем, как будут выглядеть помехи в будущем, в настоящее время мы работаем с нашими клиентами, используя их уникальные радарные данные для обучения сети. Мы обучаем фильтры, чтобы информация, которую они предоставляют, была более точной.

Можно ли использовать ClearScan на любом радаре? Добавляет ли он какую-либо задержку при отображении данных?

По словам директора по развитию компании Baron Weather Шермана Уилкокса, "нет никаких задержек в обработке, все делается сразу же с помощью компьютеров, которые работают очень быстро, поэтому все применяется мгновенно". Для работы требуется радар Baron с функцией двойного поля.

Вы применяете свои поправки к объемным или композитным данным?

Мы оставляем исходные данные в покое и выводим новый объем данных (в радиальной форме), который был восстановлен.

По словам метеоролога компании Baron и менеджера по глобальному развитию бизнеса Брайана Белью, "если вы проводите объемное сканирование, то отражательная способность обрабатывается машинным обучением, поэтому техника обработки данных может применяться на любом уровне наклона, и только в этот момент она применяется к отражательной способности. Независимо от стратегии сканирования, машинное обучение будет применяться на каждом уровне сканирования при любом способе реализации стратегии сканирования".

Если говорить об опыте работы с береговыми радарами, есть ли у вас проблемы с эхом от мостов или самолетов?

Эти типы препятствий не мешают очистке, и мы применяем ClearScan на береговых радарах. Наша система CleanAP была разработана для удаления статичных объектов, таких как здания и т. д.

Эхо моста уникально - не из-за моста, который можно легко убрать, поскольку это статичный объект.

"Проблема, как правило, заключается в движущихся транспортных средствах на мостах, поскольку они являются движущимися объектами, подобными тем, которые можно встретить в атмосфере", - говорит Брайан. "Метод, который мы используем в машинном обучении, использует не только отражательную способность, но и другие моменты двойного поля для определения фактического возврата - является ли это частицей атмосферы или нет. Зная этот процесс, можно определить, что это автомобиль, а не атмосферная частица или гидрометеор".

Видите ли вы изменения в технологии в ближайшие несколько лет?

Компания Baron всегда определяла новейшие погодные инновации. Это часть нашей основной культуры и миссии - постоянно совершенствовать наши данные и технологии.

Как отмечает Шерман, "на данный момент нет никаких планов по изменению основного алгоритма. Мы очень довольны его производительностью". Но когда речь заходит о том, чтобы продвинуться дальше, люди Бэрона неумолимы. Поэтому, что бы ни принесло нам будущее, я уверен, что мы справимся с этой задачей на отлично".

У вас есть вопрос по ClearScan, на который мы хотели бы получить ответ? Пожалуйста, сообщите об этом одному из наших экспертов, и он свяжется с вами.

 Поговорите с экспертом