كان عملاؤنا يعربون عن قلقهم المتزايد لأن التقنيات الجديدة مثل إشارات الجيل الخامس الخلوية زادت من التداخل مع رادارات الطقس، وخاصة رادارات الطقس ذات النطاق C.
يقول إريك جونز، مهندس البرمجيات الرئيسي والمبتكر الذي طوّر التطبيق: "كانوا بحاجة إلى حل يمكنه إزالة الضوضاء الناتجة عن التداخل والظواهر الشاذة الأخرى وتحسين جودة بيانات الرادار الخاصة بهم". "أراد بارون حل هذه التحديات التشغيلية."
ويقول: "لطالما كنا رواداً في مجال الابتكار في مجال رادار الطقس". "لقد أدت هذه الأداة، في نهاية المطاف، إلى اكتشاف الطقس والتنبؤ به بشكل أكثر دقة وموثوقية."
تقوم تقنية ClearScan الحصرية بفحص بيانات الانعكاسية وبيانات الاستقطاب المزدوج لفهم الفرق بين بيانات الرادار عالية الجودة والانتشار الشاذ (AP) أو تداخل التردد اللاسلكي (RF). يقول إيريك: "إن تقنية ClearScan من Baron قادرة على التعرف على التداخل في الانتشار اللاسلكي (AP) أو التردد اللاسلكي (RF)، ثم إزالته من عرض بيانات الرادار ثنائي الاستقطاب على الفور". "يمكننا تكييف التكنولوجيا لحل تحديات التداخل التي تنفرد بها أسواق وسائط معينة."
ووفقًا لرئيس قسم التطوير في Baron Weather، شيرمان ويلكوكس، "لا يوجد تأخير في المعالجة ويتم ذلك على الفور بواسطة أجهزة الكمبيوتر النهائية التي تتميز بالسرعة الفائقة، لذلك يتم تطبيقها على الفور." يلزم وجود رادار بارون مزود بخاصية ثنائية.
نترك البيانات الأصلية بمفردها ونخرج مجلدًا جديدًا من البيانات (شكل شعاعي) تم إصلاحه.
وفقًا لخبير الأرصاد الجوية في بارون ومدير تطوير الأعمال العالمية، براين بيلو: "إذا كنت تقوم بمسح حجمي، يتم تدليك الانعكاسية بواسطة التعلم الآلي بحيث يمكن تطبيق تقنية البيانات على أي مستوى من مستويات الميل ويتم تطبيقها على الانعكاسية فقط في هذه المرحلة. بغض النظر عن استراتيجية المسح الضوئي، سيتم تطبيق التعلم الآلي على كل مستوى تم مسحه بأي طريقة تنفذ بها استراتيجية المسح الضوئي".
هذه الأنواع من العوائق لا تمنع التنظيف وقد قمنا بتطبيق ClearScan على الرادارات الساحلية. تم تصميم برنامج CleanAP الخاص بنا لإزالة الأجسام الثابتة مثل المباني وما إلى ذلك.
أصداء الجسر فريدة من نوعها - ليس بسبب الجسر، الذي يمكن إزالته بسهولة لأنه جسم ثابت.
يقول براين: "تميل المشكلة إلى المركبات المتحركة على الجسور؛ لأنها أجسام متحركة، كما هو الحال في الغلاف الجوي". "إن الطريقة التي نستخدمها في التعلم الآلي لا تستخدم الانعكاسية فحسب، بل تستخدم لحظات أخرى ثنائية البول لتحديد العائد الفعلي - سواء كان جسيمًا من الغلاف الجوي أم لا. ومن خلال معرفة العملية، يمكنها تحديد السيارة مقابل جسيمات الغلاف الجوي الفعلية أو النيزك المائي."
لدى بارون تاريخ في تحديد أحدث الابتكارات في مجال الطقس. إنه جزء من ثقافتنا ومهمتنا الأساسية أن نعمل دائماً على تحسين بياناتنا وتقنياتنا.
وكما يشير شيرمان، "في هذه المرحلة، لا توجد أي خطط حالية لتعديل الخوارزمية الأساسية. نحن سعداء جداً بأدائها. ولكن عندما يتعلق الأمر بتخطي رأس المنحنى، فإن موظفي بارون لا يلينون. لذا، أياً كان ما يجلبه المستقبل، فأنا واثق من أننا سنواجه هذا التحدي وجهاً لوجه."
