МИТ Бхубанешвар разработал гибридную технологию прогнозирования погоды с использованием ВРР и глубокого обучения, повышая точность в регионах, подверженных наводнениям. IIT Bhubaneswar developed a hybrid weather forecasting tech using WRF and deep learning, improving accuracy in flood-prone regions.

МИТ Бхубанешвар разработал гибридную технологию, сочетающую модель РРР с глубоким обучением прогнозированию погоды, с уделением особого внимания сильным дождям. IIT Bhubaneswar developed a hybrid technology that combines the WRF model with deep learning for weather forecasting, specifically focusing on heavy rainfall events. Проверенные на ассаме и Одише, подверженных наводнениям, модель продемонстрировала двукратную точность прогнозов по сравнению с традиционными моделями, при этом продолжительность подготовки составила до 96 часов. Tested in flood-prone Assam and Odisha, the model demonstrated a doubled prediction accuracy compared to traditional models, with a lead time up to 96 hours. Эта технология могла бы значительно повысить эффективность мер по смягчению последствий стихийных бедствий и обеспечению общественной безопасности во всех сложных районах Индии. This technology could significantly improve disaster mitigation and public safety across India's complex terrains.