În ultimii doi ani, multe companii au lansat sisteme de inteligență artificială care analizează cantități uriașe de date meteo pentru a realiza prognoze mult mai detaliate decât s-au făcut vreodată. Apar modele AI capabile să prezică din timp cicloni, furtuni locale sau ploi „de cartier”. Domeniul este în plină transformare și se fac multe experimente, dar rămân câteva întrebări fără răspuns.
La început de august, Google anunța că un model de AI al companiei a fost folosit cu succes pentru a prezice apariția și traiectoria unor cicloni, iar predicțiile au fost de mare acuratețe, fiind făcute cu aproape șapte zile înainte ca doi cicloni să se fi format.
În primăvară, a fost lansat un model de AI denumit Aardvark Weather, care, susțineau dezvoltatorii, utilizează de mii de ori mai puțină putere de calcul și este mult mai rapid decât sistemele actuale convenționale. Despre modelul dezvoltat în special la Cambridge scrie The Guardian.
În prezent, prognozele meteo sunt generate printr-un set complex de etape, fiecare necesitând mai multe ore pentru a fi rulate pe supercomputere specializate și este nevoie de echipe numeroase de experți pentru dezvoltare, întreținere și implementare.
Aardvark Weather promitea un model pentru înlocuirea întregului proces prin antrenarea unui AI cu date brute provenite de la stații meteo, sateliți, baloane meteorologice, senzori și avioane din întreaga lume, permițând astfel realizarea de prognoze rapide și precise.
Cercetări extinse în zona AI se fac și la Centrul European pentru Prognoze Meteo pe Termen Mediu (ECMWF), instituția lansând în acest an și primul său model de prognoză bazat pe AI. Centrul spune că acest nou model operațional a îmbunătățit acuratețea prognozelor cu aproximativ 20% la indicatori cheie precum traiectoria ciclonilor tropicali.
Florence Rabier, director general al ECMWF, este convinsă că noile tehnologii de AI vor aduce îmbunătățiri uriașe în precizia prognozelor meteo în ultimele decenii, pe măsură ce calculatoarele au devenit tot mai puternice, iar datele meteorologice sunt tot mai numeroase.
Într-o analiză despre rolul AI în meteorologie, publicată pe site-ul Yale School of the Environment, se explică faptul că prognozele meteo bazate pe inteligență artificială sunt, de obicei, mai exacte și necesită mai puțină energie de calcul și mai puține ore de muncă din partea oamenilor, în comparație cu predicțiile convenționale. Rămân însă întrebări legate de fiabilitatea sistemelor de AI și de capacitatea lor de a anticipa fenomene meteo extreme.
Nu este mereu clar cum iau soft-urile de inteligență artificială deciziile, așa că rezultatele pot să nu fie total de încredere. Asta va reprezenta o mare problemă, fiindcă schimbările climatice și fenomenele extreme tot mai dese „împing” prognozele în zone până acum neexplorate, iar inteligența artificială ar putea eșua.
În analiză este citat un meteorolog care explică faptul că, indiferent cât de bune vor deveni modelele AI., prognoza meteo nu va fi niciodată perfectă, pentru că tot ce ține de vreme constituie un sistem haotic. AI-ul va fi o „unealtă”, dar nu va înlocui pe termen scurt modelele fizice și, mai ales, nu va înlocui experiența umană. fiindcă avem nevoie de oameni care să transforme datele în sfaturi meteo utile.
Tehnologiile bazate pe AI extind „orizontul” temporal al prognozelor, după ce deja au transformat „nowcasting-ul” (prognozele extrem de precise pentru următoarele ore), este de părere Richard Turner, profesor de machine learning la Cambridge University.
„Prognozele pe termen mediu – cele între 3 și 15 zile – au început să se transforme. Iar acum ne extindem spre prognozele sub-sezoniere, adică cele de la două săptămâni până la două luni”, spune într-o analiză din Financial Times profesorul care lucrează la modele AI pentru vreme la Alan Turing Institute. Turner a avut un rol esențial în dezvoltarea Aardvark Weather.
La final de martie, Google anunța un model de „nowcasting” denumit MetNet. Este disponibil pentru început în Africa și va încerca să facă previziuni cât mai exacte pentru precipitații care cad pe termen scurt, pornind de la date din satelit. Google spunea că MetNet poate prezice precipitațiile la nivel global cu o precizie ridicată, pe o rază de 5 km, la fiecare 15 minute, pentru următoarele 12 ore.
Africa nu are, spre deosebire de SUA sau de Europa de Vest, un sistem dens de stații meteo și de radare la sol, ceea ce este o problemă, fiindcă nu există șiruri de date istorice pe decenii, cum este cazul în Europa sau SUA.
Folosind inteligența artificială și datele satelitare, modelul a reușit să compenseze lipsurile din zonele fără acoperire radar, depășind limitările anterioare din regiunile cu date insuficiente, spun cei de la Google.
Prognozele meteo au câștigat, în medie, în acuratețe la nivel mondial cam o zi pe deceniu. Asta înseamnă că o prognoză pe cinci zile în prezent este la fel de exactă ca una pe trei zile în anul 2000.
Modelele AI, mai ales cele bazate pe învățare profundă (deep learning), sunt capabile să analizeze cantități uriașe de date meteo mult mai rapid decât metodele tradiționale. Ele pot detecta subtilități în datele istorice, îmbunătățind prognoza pentru fenomene severe, cum ar fi furtunile sau ploile severe.
Mai multe modele AI care anticipează evoluții atmosferice au apărut în ultimii doi ani, cele mai cunoscute fiind GraphCast, GenCast, FourCastNet, Pangu, FuXi și AIFS.
Sursa https://www.hotnews.ro
Credeți că, pentru protejarea animalelor, Primăria Botoșani ar trebui să renunțe la artificiile de revelion, așa cum au decis alte primării din România?
