Modelul de vreme AI folosește 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, care ajută la prezicerea condițiilor precum temperatura, vântul și precipitațiile. De asemenea, este un instrument vital pentru prezicerea evenimentelor meteo majore, 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 din Washington și Microsoft Research demonstrează cum inteligența artificială (AI) poate fi utilizată pentru aceste preziceri exacte. Noua tehnologie analizează modelele meteo trecute pentru a prezice evenimentele viitoare, și o face mai eficient decât modelele actuale. Cu mai multe avansări, ar putea ajunge și la un punct în care ar fi 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 altele 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. Este mai rapid și la fel de eficient ca modelele actuale, ceea ce 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 AI, utilizează 7.000 de ori mai puțină putere de calculator pentru a dezvolta același interval de prognoze. Deoarece are o sarcină computațională mai mică, este mai rapid.

Prognoza în ansamblu

Cu această viteză crescută, centrele de prognoză ar putea rula multiple modele cu condiții diferite. Acesta este numit “prognoză în ansamblu”, și este utilizat pentru a face preziceri pe o gamă de condiții posibile pentru un eveniment meteo.

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

“Există atât de multă eficiență în această abordare; acesta este ceea ce este atât de important despre ea”, a spus Durran. “Promisiunea este că ar putea să ne permită să facem față problemelor de previzibilitate prin a avea un model care este suficient de rapid pentru a rula ansambluri foarte mari.”

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

“După antrenarea pe datele meteo trecute, algoritmul AI este capabil să vină cu relații între diferite variabile pe care ecuațiile fizice nu le pot face”, a spus Weyn. “Putem să ne permitem să utilizăm mult mai puține variabile și, prin urmare, să facem un model care este 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, și 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.