Egy forradalmi áttörés küszöbén állunk: a jövő időjárás-előrejelzése 1000-szer kevesebb energiát igényel majd, de ennek ellenére 20%-kal pontosabb eredményeket kínálhat. Ez új dimenziókat nyithat meg az előrejelzések világában!
Az Európai Középtávú Időjárás Előrejelzési Központ (ECMWF) legfrissebb fejlesztése egy mesterséges intelligencián alapuló időjárási modell, amely állításuk szerint 20%-kal felülmúlja a legkorszerűbb fizikai modellek teljesítményét. Ez az új technológia forradalmasíthatja az időjárás előrejelzésének módszereit, és jelentős előnyöket kínál a pontosabb előrejelzések terén.
Artificial Intelligence Forecasting System (Mesterséges Intelligencia Előrejelző Rendszer, AIFS) néven mutatta be új, MI-alapú időjárás-előrejelző modelljét az ECMWF. A szervezet közleménye szerint az AIFS amellett, hogy sokkal gyorsabb a hagyományos, úgynevezett fizikai modelleknél, még takarékosabb is: nagyjából ezerszer (!) kevesebb energiából készít előrejelzéseket.
A hagyományos előrejelzési modellek fizikán alapuló egyenletek megoldásán keresztül készítik el a prognózisokat, azonban ez a megközelítés több korlátozással is bír. Például a légköri dinamika keretein belül próbálják megérteni a jelenségeket. Ezzel szemben az MI-alapú módszerek figyelemre méltó előnye, hogy képesek az időjárási mintázatok bonyolultabb összefüggéseit és dinamikáját is elsajátítani az adatok elemzése révén. Ennek köszönhetően nem csupán a korábban ismert és rögzített egyenletekre építenek, hanem a valóságos környezeti viszonyokat is jobban tükrözhetik.
Mint a Gizmodo megjegyzi: az ECMWF nem sokkal azután jelentette be az AIFS-t, hogy a Google DeepMind is előrukkolt a GenCast nevű modelljével, mely szintén az MI-re támaszkodik - és túl is szárnyalta az ECMWF hagyományos középtávú időjárás-modelljét, az ENS-t. Méghozzá nem is kevéssel: volt olyan, amikor bizonyos mutatók tekintetében 99,8 százalékkal bizonyult pontosabbnak.
Az ECMWF az AIFS révén csupán a rendszer első, működő változatát ismertette, és jelenleg a felbontása is alacsonyabb, mint a hagyományos fizikai modellé. Az MI-alapú megoldást egyelőre inkább az IFS nevű modelljük kiegészítéseként értelmezik.
A jövőben a szakértők a fizikai és adatvezérelt modellezési módszerek ötvözésének lehetőségeit fogják kutatni, ezzel növelve az időjárás-előrejelzések megbízhatóságát.
