Naukowcy z Uniwersytetu Cambridge opracowali nowy system prognozowania pogody oparty całkowicie na sztucznej inteligencji (AI), który może diametralnie zmienić dotychczasowe metody przewidywania warunków atmosferycznych. Algorytm, nazwany Aardvark (Mrównik) Weather, jest wielokrotnie szybszy od obecnych systemów i wymaga tysięcy razy mniej energii obliczeniowej. Wyniki badań opublikowano na łamach prestiżowego czasopisma Nature.
Przełom w szybkości i efektywności
Aktualne systemy pogodowe bazują na skomplikowanych symulacjach fizycznych, realizowanych na potężnych superkomputerach. Proces ten wymaga wielu godzin oraz dużych nakładów finansowych i kadrowych. W przeciwieństwie do nich, Aardvark Weather wykorzystuje prosty, lecz potężny model uczenia maszynowego, który przetwarza dane z satelitów, stacji meteorologicznych, statków oraz balonów pogodowych bez konieczności stosowania tradycyjnych modeli fizycznych.
Według profesora Richarda Turnera z Uniwersytetu Cambridge, głównego autora projektu, Aardvark w ciągu zaledwie 18 miesięcy osiągnął efektywność porównywalną z najlepszymi światowymi systemami pogodowymi, wykorzystując przy tym jedynie niewielką część dostępnych danych.
Zastosowanie modelu uczenia maszynowego
Dzięki nowatorskiej metodzie uczenia maszynowego, system generuje prognozy globalne i lokalne w ciągu zaledwie kilku minut na zwykłym komputerze stacjonarnym. Do porównania: tradycyjne systemy pogodowe wymagają skomplikowanego procesu z wykorzystaniem superkomputerów oraz pracy dużych zespołów ekspertów.
Model uczenia maszynowego
Model uczenia maszynowego to rodzaj sztucznej inteligencji, który „uczy się” wzorców i zależności z dużych zbiorów danych bez konieczności programowania specyficznych zasad działania. W przypadku prognoz pogody oznacza to, że system analizuje dane pogodowe z przeszłości i wykorzystuje zdobyte informacje do przewidywania przyszłych warunków.
Co więcej, mimo że Aardvark operuje na niższej rozdzielczości przestrzennej niż tradycyjne systemy (1,5 stopnia szerokości i długości geograficznej na każdą jednostkę prognozy, podczas gdy konwencjonalne systemy używają nawet 0,25 stopnia), wyniki jego przewidywań już teraz przewyższają te oferowane przez popularny amerykański Global Forecast System (GFS).
Rozdzielczość przestrzenna prognoz
Rozdzielczość przestrzenna określa dokładność prognozy w odniesieniu do powierzchni Ziemi. Im wyższa rozdzielczość, tym dokładniejsze i bardziej szczegółowe prognozy dla małych obszarów. Rozdzielczość 1,5 stopnia oznacza, że system prognozuje warunki pogodowe dla obszaru o wymiarach 1,5 stopnia szerokości na 1,5 stopnia długości geograficznej.
Korzyści dla całego świata
Jedną z kluczowych zalet Aardvark Weather jest jego wyjątkowa elastyczność. Dzięki temu, że model AI uczy się bezpośrednio na danych wejściowych, można go łatwo przystosować do specyficznych potrzeb – od prognozowania temperatury dla rolnictwa w Afryce, po przewidywanie prędkości wiatru na potrzeby energetyki odnawialnej w Europie. Ta uniwersalność może szczególnie pomóc krajom rozwijającym się, gdzie dostęp do zaawansowanych systemów prognozowania pogody jest ograniczony ze względu na koszty i brak odpowiednich zasobów technicznych.
Przyszłość Aardvark Weather
Naukowcy planują dalszy rozwój systemu, szczególnie w kontekście zastosowań regionalnych i wysokiej precyzji prognoz. Kolejne etapy badań mają na celu wdrożenie Aardvarka w regionach ubogich w dane, np. na półkuli południowej, gdzie szczegółowe prognozy mogą mieć kluczowe znaczenie społeczne i gospodarcze.
Zespół pracujący nad projektem podkreśla również, że rozwój Aardvark Weather był możliwy dzięki współpracy środowiska naukowego i technologicznego, w tym Alan Turing Institute, Microsoft Research oraz Europejskiego Centrum Średnioterminowych Prognoz Pogody (ECMWF).
Podsumowanie
Algorytm Aardvark Weather ma potencjał zrewolucjonizowania prognozowania pogody, oferując szybkość, efektywność kosztową oraz łatwość dostosowania do specyficznych potrzeb regionalnych. Jego wprowadzenie może przynieść znaczące korzyści zarówno krajom wysoko rozwiniętym, jak i regionom o ograniczonych zasobach, co wpłynie na lepsze zarządzanie kryzysowe, rolnictwo czy gospodarkę opartą na energii odnawialnej.
źródła: cam.ac.uk, livescience.com
Dodaj komentarz