Czy sztuczna inteligencja zastąpi meteorologów w przewidywaniu pogody? Firma Google DeepMind twierdzi, że przygotowane z pomocą technik uczenia maszynowego prognozy będą bardziej dokładne, niż opracowywane tradycyjnymi metodami. Będą też powstawać szybko bez potrzeby angażowania dużych mocy obliczeniowych. Na łamach czasopisma "Science" opisali działanie modelu GraphCast, który na zwykłym komputerze osobistym, w ciągu minuty jest w stanie przygotować prognozę bardziej precyzyjną, niż tradycyjnie wykorzystywane metody, wymagające kilku godzin pracy superkomputerów.
Synoptycy w swojej pracy wykorzystują komputery od dawna. Obecne prognozy oparte są na modelach matematycznych, które wykorzystując zbierane na bieżąco dane, posługując się wzorami opisującymi zachodzące w atmosferze zjawiska fizyczne i korzystając z mocy obliczeniowej superkomputerów, pozwalają przewidzieć, co się wydarzy. To metoda podlegająca ciągłemu doskonaleniu, jednak dość czasochłonna. Sztuczna inteligencja ma działać inaczej. Po wchłonięciu wszelkich dostępnych danych pogodowych z ostatnich kilkudziesięciu lat ma wyszukiwać podobieństwa i na podstawie tego, co kiedyś się wydarzyło, przewidywać, co wydarzy się wkrótce. Co więcej, może wykrywać nawet prawidłowości, z których meteorolodzy nie zdają sobie nawet sprawy. Na świecie powstaje wiele modeli AI, które mogą prognozować pogodę, GraphCast w tej chwili wydaje się najbardziej precyzyjny.
Pomysł wykorzystania sztucznej inteligencji do prognozowania pogody nie wydawał się niczym zaskakującym, traktowano to jako ewentualne wsparcie aktualnych metod. Tyle że testy porównujące prognozy AI z tymi, które mamy obecnie wskazują, że w skali prognozy 10-dniowej te z wykorzystaniem sztucznej inteligencji są dokładniejsze w ponad 90 procent przypadków. A jak twierdzą eksperci z Google, ich opracowanie na wysokiej klasy komputerze osobistym zajmuje mniej niż minutę. Tradycyjne metody wymaga tymczasem kilku godzin pracy superkomputerów. Oszczędności czasu, ale też energii są niebagatelne.
Co istotne, w czasach, kiedy zmiany klimatyczne mogą prowadzić do bardziej gwałtownych zdarzeń meteorologicznych, ich precyzyjne prognozowanie ma kluczowe znaczenie dla wprowadzenia działań ograniczających ich skutki. I tu okazuje się, że sztuczna inteligencja też dobrze sobie radzi. Jak piszą autorzy pracy, ich algorytm dokładnie przewidział kiedy huragan Lee uderzy w wybrzeże Nowej Szkocji z 9-dniowym wyprzedzeniem, a tradycyjne modele były w stanie to zrobić tylko na 6 dni wcześniej. To jest konkretna różnica.
Przewidywanie pogody to skomplikowane zadanie, stosowane obecnie numeryczne modele pogody (NWP) czerpią dane ze stacji i boi meteorologicznych, wykorzystują też informacje zbierane przez satelity i radary. Na ich podstawie przewidują przepływ m.in. ciepła i pary wodnej w atmosferze. GraphCast wykorzystuje z kolei informacje pogodowe z lat 1979 to 2017, by na podstawie danych pogodowych i danych sprzed 6 godzin, prognozować, co będzie za 6 godzin. Kolejne wykorzystanie przewidywanych danych pozwala na opracowanie prognozy na kolejne godziny. Porównanie takich 10-dniowych prognoz z tymi, przygotowanymi przez czołowy tradycyjny system HRES (High RESolution forecasting system) w European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) w Reading w Wielkiej Brytanii, wykazało, że sztuczna inteligencja znakomicie sobie radzi. "W troposferze, warstwie atmosfery najbliżej Ziemi, która ma dla nas największe znaczenie, GraphCast radzi sobie lepiej niż HRES w ponad 99 proc. przypadków, w skali całej atmosfery, jest lepszy w ponad 90 proc. przypadków" - podkreśla Remi Lam z DeepMind.
Zdaniem ekspertów, wykorzystanie sztucznej inteligencji może przydać się szczególnie przy prognozowaniu zjawisk ekstremalnych, fal upałów, albo chłodu, czy huraganów. Wydaje się też, że AI może pomóc w realizacji zadań, z którymi tradycyjne modele gorzej sobie radzą, na przykład prognozowaniem opadów na danym terenie w ciągu najbliższych godzin. Dopracowanie nowej technologii i jej "szkolenie" zajmie z pewnością jeszcze parę lat. Potem poziom jej wykorzystania prawdopodobnie szybko się zwiększy.
