Furtunile neașteptate sunt în trecut: introducerea unui instrument imbatabil de prognoză a vremii

Arnoldas Lukošius, expert în inovare de la Tele2, spune că noul instrument este aproape de două ori mai precis decât cel pe care îl folosim acum.

Model cu 39 de ani de experienta

„Noua soluție AI pentru prognoza meteo este foarte asemănătoare cu ChatGPT, dar principala diferență este că a fost adaptată special la geometria Pământului”. „GenCast folosește cele mai recente date meteo, astfel încât acum poate genera scenarii meteorologice viitoare și poate prezice rezultatele cele mai probabile”, explică A. Lukošius.

Noul model de prognoză a vremii a fost antrenat utilizând date de până la 39 de ani. Această soluție este mult mai precisă decât standardul actual de prognoză. Noul instrument de prognoză meteo este chiar cu 97,2% mai precis decât cel folosit acum.

„Liderul mondial în prognoza atmosferică, Centrul european pentru prognoze meteo pe termen mediu, folosește unele dintre instrumentele model DeepMind pentru a îmbunătăți acuratețea prognozelor și analiza modelelor meteorologice pe termen lung. Testele comparative arată în mod constant că predicțiile sale le depășesc pe toate celelalte în ceea ce privește acuratețea”, împărtășește opiniile expertului în inovare de la Tele2.

Potrivit lui A. Lukošiaus, echipa DeepMind a antrenat GenCast folosind date meteorologice de arhivă colectate din 1979 până în 2018.

În scopuri de antrenament, citirile au inclus valori ale temperaturii, vitezei vântului și presiunii aerului din întreaga lume. Hrănit de aceste informații, modelul AI este capabil să recunoască și să aplice modele meteorologice recurente din întreaga lume în momente diferite.

De la haos la ordine

„Deși la prima vedere poate părea altfel, această invenție nu va înlătura locurile de muncă meteorologilor. Un model este la fel de fiabil ca și datele pe care a fost antrenat și, pe măsură ce climatul se schimbă, modelele meteorologice din trecut ar putea să nu mai fie de încredere pentru prezicerea vremii în viitor.

Există, de asemenea, anumite variabile atmosferice pe care GenCast nu le poate estima, așa că va trebui totuși să utilizați calcule manuale pentru a obține o prognoză fiabilă. Va fi nevoie de oameni”, asigură expertul.

În anii 1960, oamenii de știință meteorologic au descoperit că atmosfera haotică a Pământului a limitat capacitatea de a prezice vremea în viitor. La acel moment, două săptămâni era considerată limita maximă pentru cât de departe putea fi prezisă vremea. Cu toate acestea, până la începutul anilor 2000, provocările complexe au însemnat că previziunile fiabile au fost limitate la aproximativ o săptămână.

Schimbările climatice complică și mai mult acuratețea prognozei, provocând evenimente meteorologice extreme și imprevizibile. Din cauza acestor schimbări, oamenii de știință se confruntă cu provocări suplimentare atunci când încearcă să prezică cu exactitate vremea pe perioade mai lungi de timp.

Realizarea DeepMind în prognoza meteo vine la două luni după ce ceilalți cercetători AI ai companiei au împărțit Premiul Nobel pentru Chimie. Această știre științifică arată un contrast puternic între temerile publicului că AI le va lua locurile de muncă și realitate”, conchide A. Lukošius.

Există mai multe instrumente care încearcă să folosească AI pentru a face predicții meteo mai precise. FourCastNet, un model de prognoză bazat pe date de la Nvidia, și modelul Pangu-Weather de la Huawei au fost testate pentru a fi mai precise decât prognozele meteo digitale tradiționale.

Atmo, o companie din San Francisco, dezvoltă, de asemenea, soluții AI pentru a ajuta meteorologii să-și facă treaba mai bine. Cu toate acestea, niciunul dintre ele nu a arătat rezultate la fel de bune ca cele dezvoltate de DeepMind.