Naučnici su razvili vremensku prognozu baziranu na umjetnoj inteligenciji koja nudi brže i tačnije predikcije od trenutno najboljih dostupnih sistema. GenCast, program kompanije Google DeepMind, prema rezultatima istraživanja, nadmašio je ENS prognozu Evropskog centra za srednjoročne vremenske prognoze (ECMWF) za do 20%.

Ovaj novi alat trenutno služi kao podrška tradicionalnim prognozama, ali već sada pruža jasnije uvide u ekstremne vremenske pojave poput hladnih talasa, toplotnih udara i jakih vjetrova. Također, pomaže energetskim kompanijama u preciznijem predviđanju proizvodnje energije iz vjetroelektrana.

GenCast je uspješno predvidio ekstremne vremenske događaje do 15 dana unaprijed, uključujući preciznije određivanje putanja uragana i tropskih ciklona te njihovih potencijalnih mjesta udara.

“Nadmašivanje ENS-a predstavlja prekretnicu u primjeni umjetne inteligencije za vremensko prognoziranje,” izjavio je Ilan Price, istraživač iz Google DeepMinda. “U bliskoj budućnosti, ovakvi modeli će se koristiti zajedno s tradicionalnim pristupima”.

Kako GenCast funkcioniše?

Za razliku od tradicionalnih sistema koji koriste složene fizičke modele za rješavanje ogromnog broja jednačina, GenCast je treniran na historijskim podacima o vremenskim uslovima prikupljenim između 1979. i 2018. godine. Uključeni podaci obuhvataju brzinu vjetra, temperaturu, pritisak, vlažnost zraka i mnoge druge varijable na različitim visinama.

GenCast koristi te podatke kako bi predvidio vremenske promjene na globalnom nivou, kreirajući prognoze u segmentima od 28×28 km za period od 15 dana, sa ažuriranjima svakih 12 sati.

Tradicionalnim metodama, simulacije mogu trajati satima na superračunarima sa desetinama hiljada procesora. Nasuprot tome, GenCast svoje prognoze izrađuje za samo osam minuta koristeći jedan Google Cloud TPU procesor optimiziran za mašinsko učenje.

Šira primjena i izazovi

GenCast se nadovezuje na prethodne projekte kompanije Google, poput NeuralGCMa i GraphCasta. Dok GraphCast generira pojedinačne prognoze, GenCast proizvodi niz od preko 50 prognoza s pridruženim vjerovatnoćama za različite vremenske događaje.

Stručnjaci pozdravljaju ovu inovaciju. Steven Ramsdale iz britanskog Met Officea opisao je projekt kao “uzbudljiv”, dok je glasnogovornik ECMWF-a istaknuo da je riječ o “značajnom napretku”, prenosi Guardian.

Ipak, postavljaju se pitanja o dugoročnom potencijalu ovakvih modela. Profesorica Sarah Dance sa Univerziteta u Readingu istakla je da je potrebno dokazati fizički realizam GenCasta u simulacijama. “Još uvijek nismo sigurni može li umjetna inteligencija zamijeniti tradicionalne fizičke modele prognoze”, dodala je.

Unatoč potencijalnim izazovima, stručnjaci vjeruju da bi GenCast mogao značajno unaprijediti pouzdanost vremenskih prognoza, posebno za ekstremne vremenske prilike. “Svi predvidivi modeli imaju šansu za grešku, a GenCast nije izuzetak”. zaključio je Price.

╰┈➤ Program N1 televizije možete pratiti UŽIVO na ovom linku kao i putem aplikacija za Android|iPhone/iPad, pridružite nam se i na WhatsApp kanalu klikom ovdje