Talvella näkyvyys tien päällä voi tippua huonoksi yhtäkkiä, vaikuttaen merkittävästi liikenneturvallisuuteen. Näkyvyys riippuu monesta tekijästä, joten sen mittaaminen on joissain tilanteissa vaikeaa. Erityisesti tuiskuava lumi on meteorologien näkökulmasta hankala tiesään ilmiö.
– Tuiskuava lumi ei ole välttämättä suoraan liitoksissa lumisateisiin, vaan lunta voi kertyä teiden varsille esimerkiksi tuulen vaikutuksesta. Sopivalla pakkasella irtolumi sitten lähtee pöllyämään, kertoo Ilmatieteen laitoksen tutkija Marjo Hippi.
Ilmatieteen laitoksella on kehitetty numeerinen säämalli tuiskulumen ennustamiseen. Malli huomioi lumisateet ja niiden ajankohdan, ilman lämpötilan ja tuuliolosuhteet. Havaintoja tuiskuavasta lumesta ei kuitenkaan varsinaisesti ole ollut saatavilla. Ainoa luotettava keino mitata pöllyävän lumen heikentämää näkyvyyttä olisi näköhavainto.
– Sitten tuli idea, että kelikamerathan antavat sen näköhavainnon, voisiko niiden ottamaa kuvadataa analysoida tekoälyn avulla, Hippi kertoo. Ilmatieteen laitoksella tiedettiin JAMKissa olevan tekoälyosaajia. Laitokselta otettiin yhteyttä JAMKin data-analytiikan ja tekoälyn asiantuntijaan lehtori Mika Rantoseen, joka innostui aiheesta.
– Olimme jo jonkun verran tehneet neuroverkkokokeiluja, mutta lähinnä avoimella datalla. Ilmatieteen laitokselta saatiin valmis data ja oikea tarve sen analysoinnille, Rantonen kiittelee.