Rewolucja w prognozach pogody? Sztuczna inteligencja zaskakuje dokładnością
Czyżbyśmy już nigdy nie musieli się bać, że prognoza pogody ostatecznie się nie sprawdzi? Nowy model sztucznej inteligencji zwiastuje w tej sprawie prawdziwą rewolucję i zapowiada nową erę meteorologii, w której prognozy długoterminowe rzeczywiście będą użyteczne.
Modele prognozujące warunki pogodowe to bardzo ważny element wspierający funkcjonowanie w zasadzie większości podstawowych dziedzin gospodarki. Transport, rolnictwo, a nawet nasze wakacyjne wyjazdy uzależnione są w dużej mierze od pogody.
Właśnie dlatego naukowcy i firmy technologiczne regularnie prześcigają się w tworzeniu coraz to nowszych i doskonalszych modeli, które jednak są ekstremalnie wymagające obliczeniowo, a do działania wymagają superkomputerów.
Badacze z firm takich jak Nvidia i Google, zaczęli od jakiegoś czasu opracowywać duże modele sztucznej inteligencji, znane jako modele podstawowe, które służyć mają do prognozowania pogody.
Ostatnio jednak naukowcy z Departamentu Energii USA, we współpracy z badaczami Adityą Groverem i Tungiem Nguyenem z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles, rozpoczęli badania nad alternatywnym rodzajem modelu. Może on w niektórych przypadkach generować prognozy pogodowe nawet dokładniejsze niż istniejące obecnie modele numeryczne, a to wszystko przy wykorzystaniu znacznie mniejszej mocy obliczeniowej.
Potrafi on także przewyższyć obecnie dostępne modele pod względem zdolności do prognozowania na okres powyżej siedmiu dni. Mogłoby to bardzo zwiększyć użyteczność prognoz długoterminowych.
Modele podstawowe opierają się na wykorzystaniu "tokenów", czyli małych fragmentów informacji, które algorytm AI wykorzystuje do samodzielnej nauki fizyki kierującej zjawiskami pogodowymi.
Wiele modeli podstawowych jest używanych do przetwarzania języka naturalnego, co oznacza obsługę słów i fraz. W modelach prognozowania pogody zamiast słów stosuje się obrazy np. fragmenty wykresów przedstawiających wilgotność, temperaturę czy prędkość wiatru.
Nowy model opracowany przez naukowców z USA potrafi uzyskać prognozy o jakości porównywalnej do najlepszych tradycyjnych modeli przy znacznie gorszych danych wejściowych. Oznacza to, że do otrzymania dokładnej prognozy wymagana jest o wiele mniejsza moc obliczeniowa.
Jednym z większych problemów, którym byłby w stanie zaradzić dobry model sztucznej inteligencji, jest zmienność ziemskiego klimatu. Wiele statystycznych danych używanych w prognozach ulega w ostatnich latach sporym zmianom. Przez to wymagane są nieustanne poprawki, które mogłaby automatycznie wprowadzać sztuczna inteligencja ucząca się na bieżąco na realnych danych pomiarowych. Może nawet w przyszłości AI mogłaby samodzielnie prognozować zmiany tych wartości.
***
Co myślisz o pracy redakcji Geekweeka? Oceń nas! Twoje zdanie ma dla nas znaczenie.
***
Bądź na bieżąco i zostań jednym z 90 tys. obserwujących nasz fanpage - polub Geekweek na Facebooku i komentuj tam nasze artykuły!
