Modelul de vreme AI utilizează de 7.000 de ori mai puțină putere decât modelele tradiționale

Prognoza meteo este una dintre sarcinile cruciale pe care le îndeplinesc calculatoarele noastre cele mai puternice. Acesta necesită milioane de calcule și mașini masive care rezolvă ecuații, ceea ce ajută la prezicerea condițiilor precum temperatura, vântul și precipitațiile. De asemenea, este un instrument vital pentru prezicerea evenimentelor meteo importante, care pot perturba întregi regiuni și economii.

Domeniul prognozei meteo continuă să se îmbunătățească rapid pe măsură ce tehnologia noastră evoluează, devenind mai precisă și mai eficientă. O nouă lucrare care provine dintr-o colaborare între Universitatea Washington și Microsoft (MSFT ) Research demonstrează cum inteligența artificială (IA) poate fi utilizată pentru aceste preziceri exacte. Noua tehnologie analizează modelele meteo trecute pentru a prezice evenimente viitoare și o face mai eficient decât modelele actuale. Cu mai multe progrese, ar putea ajunge și la un punct în care să fie mult mai precisă decât modelele de astăzi.

Noul model de vreme global

Noul model de vreme global utilizează datele meteo din ultimii 40 de ani pentru a face preziceri, ceea ce este diferit de alte modele care utilizează calcule fizice. Noul model este simplu și bazat pe date și poate simula modele meteo pentru un an întreg, fiind aplicat în întreaga lume. Acesta este atât mai rapid, cât și la fel de eficient ca modelele actuale, pe care le realizează prin pași repetiți pentru fiecare prognoză.

Cercetarea a fost publicată în Journal of Advances in Modeling Earth Systems.

Jonathan Weyn este autorul principal al cercetării.

“Învățarea automată este esențialmente o versiune glorificată a recunoașterii modelelor”, a spus Weyn. “Acesta vede un model tipic, recunoaște cum evoluează de obicei și decide ce să facă pe baza exemplelor pe care le-a văzut în ultimii 40 de ani de date.”

Noul model este în prezent mai puțin precis decât modelele actuale de ultimă generație, dar prin faptul că se bazează pe IA, utilizează de 7.000 de ori mai puțină putere de calculator pentru a dezvolta aceeași gamă de prognoze. Deoarece are o sarcină computațională mai mică, este mai rapid.

Prognoza ensembles

Cu această viteză crescută, centrele de prognoză meteo ar putea rula multiple modele cu condiții diferite. Acest lucru se numește “prognoză ensembles” și este utilizat pentru a face preziceri pentru o gamă de condiții posibile pentru un eveniment meteo.

Dale Durran este profesor de științe atmosferice la Universitatea Washington și autor al cercetării.

“Există atât de multă eficiență în această abordare; aceasta este ceea ce este atât de important”, a spus Durran. “Promisiunea este că ar putea să ne permită să abordăm problemele de previzibilitate prin a avea un model suficient de rapid pentru a rula ensemble-uri foarte mari.”

Acest proiect a început când Rich Caruana de la Microsoft Research, care este coautor al lucrării, a propus utilizarea IA pentru prezicerea meteo pe baza datelor istorice. Acest lucru a însemnat că legile fizice nu mai trebuiau să fie folosite pentru a face astfel de preziceri.

“După antrenamentul pe datele meteo trecute, algoritmul IA este capabil să găsească relații între diferite variabile pe care ecuațiile fizice nu le pot face”, a spus Weyn. “Putem să utilizăm mult mai puține variabile și, prin urmare, să creăm un model mult mai rapid.”

Modelul a fost testat prin prezicerea unei variabile standard în prognoza meteo. A făcut preziceri la fiecare 12 ore pentru un an întreg, iar noul model a fost unul dintre cei mai buni performeri, conform WeatherBench, care este un test de referință pentru prognozele meteo bazate pe date.

Cercetătorii trebuie să continue să ajusteze modelul dacă acesta urmează să fie utilizat alături de sau în locul modelelor existente. Autorii cred că acesta ar putea fi o alternativă pentru generarea de prognoze meteo în viitor.