Umjetna inteligencija u meteorologiji
Umjetna inteligencija je postala značajan alat u meteorologiji, izazivajući tradicionalne metode prognoze. Gencast model učenja strojnog učenja dokazao se učinkovitim u predviđanju ekstremnih vremenskih događaja analizirajući 40 godina vremenskih podataka od 1978. do 2018. godine. Razvijen od strane istraživača poput Ilana Pricea iz Google Deepminda, Gencast je nadmašio tradicionalne metode pružajući točne prognoze za svakodnevno vrijeme i ekstremne događaje poput toplinskih valova i tropskih ciklona.
Umjetna inteligencija poput Gencasta koristi prošla vremenska opažanja kako bi prepoznala obrasce u varijablama poput temperature, smjera vjetra i tlaka. To omogućuje modelu da donese informirane predikcije o budućim vremenskim uvjetima na temelju sadašnjih opažanja. Dok se tradicionalna meteorologija oslanja na super računala i fizikom temeljene jednadžbe za generiranje prognoza, kaotična priroda vremena uvodi nesigurnost u predikcije.
Unatoč potencijalu modela umjetne inteligencije za poboljšanje točnosti prognoze, ostaje razina nesigurnosti povezana s predviđanjem vremenskih obrazaca. Gencast je pokazao svoje sposobnosti točno predviđajući put tropskog ciklona Hagabis prema japanskoj obali 2019. godine, prikazujući svoj potencijal za predviđanje ekstremnih događaja. Međutim, meteorolozi poput Tore Tomasdottir iz SVT-a ostaju oprezni o učinkovitosti modela umjetne inteligencije u predviđanju svakodnevnih vremenskih fenomena poput pokrivenosti oblaka.
Budućnost umjetne inteligencije u meteorologiji
Gencast se trenutno testira na Europskom centru za srednjeročne prognoze vremena (ECMWF) u Readingu, Ujedinjeno Kraljevstvo, gdje SMHI dobiva svoje globalne vremenske podatke. U bliskoj budućnosti, regionalni modeli umjetne inteligencije poput Gencasta mogli bi nadopuniti postojeće globalne prognostičke modele, poboljšavajući točnost vremenskih prognoza. Integracija umjetne inteligencije u meteorologiju ističe potencijal za poboljšane sposobnosti prognoze, iako izazovi i nesigurnosti ostaju u korištenju ovih tehnologija za predviđanje vremena.
Za više informacija pročitajte na svt
