Timp de zeci de ani, rapoartele meteo s-au bazat pe aceleași tipuri de modele convenționale. Acum, prognoza meteo este gata să intre în rândurile industriilor revoluționate de inteligența artificială, conform Eenews.
Două lucrări publicate în revista științifică Nature prezintă potențialul a două noi abordări de prognoză AI. Sistemele ar putea produce rezultate mai rapide și mai precise decât modelele tradiționale, spun cercetătorii.
Ele fac parte dintr-un nou val de modele AI care mătură comunitatea meteorologică din întreaga lume. În plus, au potențialul de a transforma industria de prognoză.
Dar experții avertizează că schimbarea climei poate reprezenta o provocare unică pentru modelele meteorologice AI în dezvoltare.
Sistemele AI se bazează pe date meteorologice istorice ca să știe cum să producă prognoze precise. Dar anumite tipuri de evenimente meteorologice, cum ar fi valurile de căldură și uraganele, devin mai intense pe măsură ce planeta se încălzește. De asemenea, în unele cazuri devin atât de extreme încât există puține similarități istorice. Acest lucru ar putea face dificil pentru modelele meteorologice AI să simuleze cu acuratețe evenimente fără precedent.
Acestea sunt probleme pe care încă le investighează experții AI. Totuși, noile documente Nature sugerează că lumea prognozelor meteo AI se dezvoltă rapid.
Inteligența artificială care face prognoze meteorologice
Prima lucrare descrie un model numit Pangu-Weather. Acesta prognozează diferite variabile meteorologice globale, cum ar fi temperatura și viteza vântului, cu aproximativ o săptămână înainte. Dezvoltat de cercetătorii companiei chineze de tehnologie Huawei Technologies Co. Ltd., modelul este capabil să dea rezultate de până la 10.000 de ori mai rapid decât modelele convenționale.
Cercetătorii au descoperit că este capabil să urmărească cu exactitate calea ciclonilor tropicali. În plus, este mai precis decât Centrul European pentru Prognozele Meteo pe Interval Mediu, unul dintre cele mai importante centre meteorologice din lume.
Totuși, Pangu-Weather are unele limitări. Cercetătorii nu i-au investigat performanța asupra precipitațiilor. Aceasta este o variabilă meteorologică majoră și una dintre cele mai dificil de atins în modele.
A doua lucrare, pe de altă parte, se ocupă în primul rând de precipitații. Descrie un sistem AI cunoscut sub numele de NowcastNet, un program specializat în previziuni pe termen scurt, care se desfășoară maxim în doar câteva ore în viitor. Cercetătorii au descoperit că NowcastNet a fost capabil să-i depășească pe mulți dintre concurenții săi principali.
Pangu-Weather și NowcastNet sunt unele dintre cele mai recente soft-uri dintr-un val de noi modele meteorologice AI, multe dintre ele dezvoltate de corporații private, mai degrabă decât de entitățile guvernamentale care gestionează în mod tradițional starea vremii. Aceste programe diferă de sistemele convenționale de prognoză în unele moduri fundamentale.
Diferența dintre sistemele tradiționale și cele bazate pe AI
Prognozele convenționale se bazează pe un sistem cunoscut sub numele de predicție numerică a vremii. Este un fel de model matematic care utilizează ecuații complexe pentru a prezice modul în care sistemele meteorologice se schimbă în timp și spațiu. Aceste ecuații descriu fizica reală din spatele mișcării aerului și apei în atmosferă și oceane.
Deoarece necesită multă matematică și fizică, modelele meteo numerice au nevoie de niveluri extrem de ridicate de putere de calcul. Asta le face să fie costisitoare și consumatoare de timp pentru a rula. De asemenea, limitează procesele la scară fină pe care aceste modele le pot surprinde cu precizie. Lucruri precum fizica norilor individuali, de exemplu, sunt dificil de simulat în modelele care fac predicții globale la scară largă.
Oamenii de știință au venit cu diverse modalități de a ocoli aceste dificultăți în modelele tradiționale. O strategie este o metodă cunoscută sub numele de parametrizare. În acest caz, oamenii de știință înlocuiesc ecuațiile fizice reale dintr-un model cu un program simplificat. La rândul său, acesta surprinde procesul fără a forța modelul să reprezinte fizica reală.
Dar inteligența artificială ar putea înlocui aceste soluții, susțin entuziaștii, cu rezultate potențial mai rapide și mai precise.
Modelele AI nu trebuie să reprezinte fizica reală sub formă de ecuații matematice. În schimb, inteligența artificială ingerează cantități mari de date istorice despre vreme și învață să recunoască tiparele. Apoi folosește aceste modele pentru a face predicții atunci când li se prezintă date noi despre condițiile meteorologice actuale.
