O nouă inteligență artificială bate modelele meteo convenționale
Google DeepMind face furori cu noul său GraphCast, un sistem de inteligență artificială pentru vreme, și nu doar în rândul meteorologilor. În unele cazuri, acesta depășește cele mai puternice modele meteorologice - și face acest lucru cu o eficiență impresionantă. Va înlocui în curând IA prognoza meteo tradițională?
Cercetătorii de la Google DeepMind au prezentat recent o nouă inteligență artificială meteo numită GraphCast într-un studiu publicat în revista Science. Potrivit acestora, aceasta poate calcula prognoze pe 10 zile de foarte bună calitate, cu o eficiență remarcabilă. Chiar și potrivit experților de la Centrul European pentru prognoze meteorologice pe termen mediu (ECMWF), GraphCast poate prognoza variabile precum temperatura și precipitațiile mai bine decât cel mai bun model meteorologic al ECMWF (IFS HRES) în până la 90 % din cazuri. De asemenea, este adesea posibil să se prognozeze traiectoria ciclonilor tropicali cu câteva zile mai devreme decât cu modelele meteorologice convenționale.
GraphCast atinge, de asemenea, o eficiență cu câteva ordine de mărime mai mare, deoarece inteligența artificială Google necesită o putere de calcul semnificativ mai mică și, potrivit Google, rulează chiar și pe un singur procesor. Și totuși, oferă rezultatele de o mie de ori mai repede - o îmbunătățire remarcabilă. Cercetătorii descriu acest lucru ca fiind un punct de cotitură pentru prognoza meteo.
Metodele anterioare extrem de consumatoare de timp
Modelele meteorologice numerice tradiționale funcționează de obicei în centre de date uriașe, pe supercomputere scumpe și consumatoare de energie și, din cauza complexității lor mari, necesită adesea mai multe ore pentru fiecare calcul. O astfel de îmbunătățire cu ajutorul inteligenței artificiale, cum ar fi GraphCast, poate însemna, prin urmare, economii enorme de costuri.
Îmbunătățirea modelelor numerice în sine consumă, de asemenea, resurse uriașe și ocupă multe domenii diferite de cercetare în meteorologie și în alte științe naturale. Este foarte puțin probabil ca cercetarea de bază în sine să devină mai puțin importantă ca urmare a acestui fapt, deoarece este, de asemenea, crucială pentru interpretarea și înțelegerea modelelor și a prognozelor. Cu toate acestea, utilizarea modelelor de inteligență artificială poate duce probabil și la o mai bună utilizare a resurselor disponibile în ceea ce privește procesul complex și costisitor de optimizare a modelelor meteorologice clasice.
Cum funcționează de fapt AI?
Inteligența artificială se referă, de obicei, la algoritmi care utilizează așa-numitele rețele neuronale. Acestea constau din mai multe așa-numite noduri, care formează o rețea ramificată pe scară largă, asemănătoare celulelor nervoase din creierul uman. Conexiunile dintre aceste noduri sunt inițial toate de valoare egală, dar sunt modificate sau ponderate prin antrenament cu ajutorul unor seturi de date de probă. În acest fel, o rețea neuronală este antrenată să recunoască tipare în seturi mari de date și apoi, de exemplu, să clasifice datele de intrare sau să obțină predicții din acestea. După antrenament, IA poate fi dezlănțuită pe alte date și, în funcție de obiectiv, poate obține informațiile dorite din aceste date. În principiu, acest lucru este posibil și cu datele meteorologice în același mod.
Pe de altă parte, prognozele meteorologice convenționale se bazează pe modele matematico-fizice care au fost îmbunătățite de-a lungul deceniilor și care calculează o serie de prognoze pornind de la un set de date inițiale cu ajutorul unor formule de calcul foarte complexe. Cu toate acestea, din motive fizice, multe dintre aceste formule nu pot fi determinate și aplicate decât aproximativ. Cu cât un model sau o prognoză trebuie să fie mai precisă și de înaltă rezoluție (spațială și temporală), cu atât mai mari sunt resursele necesare în centrele de date respective. Datorită abordării sale complet diferite, IA este capabilă să ocolească parțial această problemă.
Punctele slabe ale abordării AI
Cu toate acestea, abordarea complet diferită a tehnologiei IA aduce cu ea și probleme. Iar AI nu este superioară modelelor meteo anterioare în toate cazurile. De exemplu, în cazul recentului uragan "Otis", care s-a produs foarte brusc și neașteptat în largul coastelor Mexicului, care a cunoscut o intensificare extremă înainte de a lovi coasta mexicană în apropiere de Acapulco cu o forță distructivă neprevăzută. În acest caz, GraphCast nu a reușit să demonstreze nicio superioritate față de modelele meteorologice convenționale, așa cum s-a întâmplat în cazul unor furtuni recente din Europa Centrală.
Acest lucru ar putea fi legat de faptul că, în mod firesc, IA poate fi antrenată doar cu date meteorologice istorice. În vremuri de accelerare a schimbărilor climatice și de schimbări fundamentale iminente sau deja inițiate ale sistemului climatic, acest lucru ar putea fi un punct slab decisiv. Noile evoluții datorate schimbărilor climatice ar putea fi subestimate sau complet eronate de către IA.
Poate IA să înlocuiască previziunile meteorologice convenționale?
Într-un studiu pe care l-au publicat, cercetătorii de la Centrul de Supercalculatoare Jülich au considerat că, din punct de vedere teoretic, este teoretic posibil ca prognoza meteo tradițională, care utilizează modele meteorologice numerice, să poată fi într-o bună zi înlocuită complet de abordările AI încă din 2021. Cu toate acestea, acest lucru ar necesita încă progrese tehnologice majore, în special integrarea legilor fizice decisive în algoritmii AI. În acest fel, punctele forte ale previziunilor meteorologice tradiționale ar putea fi combinate cu cele ale IA, iar punctele slabe anterioare ale IA ar putea fi eliminate.
Până în prezent, IA a fost capabilă doar să completeze modelele numerice clasice sau să înlocuiască părți ale fluxului de lucru clasic. Până când IA va putea prelua complet cârma prognozelor meteorologice, inteligența umană va trebui mai întâi să realizeze câteva performanțe în acest domeniu. De asemenea, cercetătorii de la Google înșiși văd munca lor de până acum doar ca pe o completare a modelelor existente. Prin urmare, IA nu este încă un panaceu pentru problemele existente în domeniul previziunilor meteorologice, dar viteza de dezvoltare este remarcabilă.
Sursa: www.ntv.de