Sursa foto: Unsplash / Kelly Sikkema
Google DeepMind a prezentat un model de predicție meteorologică bazat pe inteligență artificială care depășește metodele tradiționale în ceea ce privește previziunile de până la 15 zile și este mai bun în ceea ce privește anticiparea evenimentelor extreme, scrie Financial Times.
Instrumentul, cunoscut sub numele de GenCast, măsoară probabilitatea mai multor scenarii pentru a estima cu exactitate tendințele, de la producția de energie eoliană la mișcările ciclonilor tropicali.
Tehnica probabilistică a GenCast reprezintă o nouă etapă în progresul rapid al utilizării inteligenței artificiale pentru a genera previziuni meteorologice zilnice mai bune și mai rapide, o abordare pe care marii meteorologi tradiționali o adoptă din ce în ce mai mult.
„Acest lucru marchează un fel de punct de inflexiune în avansul AI pentru predicția vremii, previziunile brute de ultimă oră provenind acum din modele de învățare automată”, a declarat Ilan Price, cercetător științific la Google DeepMind.
„GenCast ar putea fi încorporat ca parte a sistemelor operaționale de prognoză meteorologică, oferind informații valoroase pentru a ajuta factorii de decizie să înțeleagă mai bine și să se pregătească pentru evenimentele meteorologice viitoare.”
Noutatea GenCast față de modelele anterioare de învățare automată este utilizarea așa-numitelor previziuni „de ansamblu” reprezentând rezultate diferite, o tehnică utilizată în previziunile tradiționale de ultimă oră. GenCast este antrenat pe baza a patru decenii de date de la Centrul european pentru prognoze meteorologice pe termen mediu (ECMWF).
Conform unei lucrări publicate miercuri în Nature, modelul a depășit previziunile pe 15 zile ale ECMWF în ceea ce privește 97,2 % din 1.320 de variabile, precum temperatura, viteza vântului și umiditatea.
Rezultatele reprezintă o nouă îmbunătățire în ceea ce privește precizia și domeniul de aplicare a modelului revoluționar GraphCast al Google DeepMind, prezentat anul trecut. GraphCast a depășit previziunile ECMWF în ceea ce privește aproximativ 90 % din parametrii pentru previziunile cu trei până la 10 zile înainte.
Modelele de prognoză bazate pe inteligența artificială sunt de obicei mai rapide și potențial mai eficiente decât metodele de prognoză standard, care se bazează pe o putere de calcul uriașă pentru a descifra ecuații derivate din fizica atmosferică.
GenCast își poate genera previziunile în doar opt minute, în comparație cu orele pentru previziunile tradiționale – și cu o fracțiune din necesarul de procesare electronică.
Cercetătorii au afirmat că modelul GenCast ar putea fi îmbunătățit în continuare în domenii precum capacitatea sa de a prevedea intensitatea furtunilor mari. Rezoluția datelor sale ar putea fi mărită pentru a se potrivi cu actualizările efectuate în acest an de ECMWF.
ECMWF a declarat că dezvoltarea GenCast a reprezentat o „etapă semnificativă în evoluția prognozei meteorologice”. Acesta a precizat că a integrat „componente-cheie” ale abordării GenCast într-o versiune a propriului sistem de prognoză AI, cu previziuni de ansamblu live disponibile din iunie.
Știința inovatoare de învățare automată din spatele GenCast trebuie încă testată pe evenimente meteorologice extreme, a adăugat ECMWF.
Dezvoltarea GenCast va alimenta și mai mult dezbaterea cu privire la măsura în care inteligența artificială ar trebui utilizată în previziuni, mulți oameni de știință preferând o tehnică hibridă pentru anumite scopuri.
În iulie, Google a prezentat modelul NeuralGCM, care combină învățarea automată și fizica tradițională pentru a obține rezultate mai bune decât AI singur pentru previziunile pe termen lung și tendințele climatice.
„Există întrebări și discuții deschise cu privire la echilibrul optim între fizică și sistemele de prognoză prin învățare automată. O comunitate științifică largă, inclusiv noi, explorează în mod activ acest aspect”, a declarat ECMWF.
Met Office din Regatul Unit, serviciul meteorologic național, cercetează cum să valorifice evoluțiile „interesante” pentru propriile modele de prognoză bazate pe inteligența artificială, a declarat Steven Ramsdale, meteorolog șef responsabil cu inteligența artificială.
„Susținem că cea mai mare valoare provine dintr-o abordare hibridă, care combină evaluarea umană, modelele tradiționale bazate pe fizică și previziunile meteorologice bazate pe IA”, a adăugat el.
Cu toate acestea, Gen Cast nu va înlocui meteorologii umani sau nu va anula nevoia de oameni cu expertiză științifică, scrie Axios. Meteorologul Aaron Hill de la Universitatea din Oklahoma, care nu a luat parte la noua cercetare, a declarat că meteorologii umani au abilități „de neegalat” de „a analiza rezultatele și observațiile modelelor complexe de predicție meteorologică”.
De asemenea, este puțin probabil ca modele precum noul „GenCast” să înlocuiască complet generația actuală de modele meteorologice.
Mai degrabă, acestea vor fi utilizate ca un alt instrument de prognoză în cutia de instrumente a meteorologilor atunci când prezic vremea de zi cu zi, inclusiv evenimentele extreme.
„Experiența lor de a analiza zilnic rezultatele prognozelor și observațiile le conferă un avantaj față de modelele de prognoză: știu când sunt bune și când sunt proaste și pot folosi aceste lucruri în avantajul lor pentru a face prognoze mai bune”, a declarat Hill.
Unii meteorologi au declarat pentru Axios că rezultatele și competențele GenCast au lacune. Ei susțin că acesta nu generează suficiente informații pentru a fi un model de prognoză complet. De exemplu, în prezent, acesta prezintă previziuni la fiecare 12 ore, până la 15 zile, ratând vremea cu potențial crucial și cu impact între intervalele de timp.
GenCast este unul dintre numeroasele modele meteorologice bazate pe inteligența artificială prezentate în ultimii ani de companii precum Nvidia și Microsoft, fiecare dintre acestea dovedindu-se promițătoare în ceea ce privește îmbunătățirea preciziei prognozelor.
