Firma Google ogłosiła, że pracuje nad narzędziem, które z pomocą AI ma poprawić dokładność prognoz pogody. "Pamiętajmy, model to jest tylko i wyłącznie pewien dodatek, pewne wsparcie. Tutaj trzeba połączyć pewne elementy, a jeszcze tego nie potrafi zrobić maszyna za nas" - wyjaśnia na antenie internetowego Radia RMF24 Grzegorz Walijewski z Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej.
Sztuczna Inteligencja wykorzystywana jest coraz powszechniej w różnych dziedzinach. Nie inaczej jest z meteorologią, gdzie AI używana jest w celu sprawniejszego przewidywania zmian pogodowych.
To jest tak zwany machine learning, czyli uczenie maszynowe. Prognoza zostaje wykonana przez model. Następnie w kolejny dzień wprowadzamy do tego modelu dane, jaka faktycznie była pogoda. Model się uczy, czy mocno się pomylił i wtedy swoje parametry próbuje zweryfikować, aby następnego dnia ta prognoza była lepsza - tłumaczy synoptyk.
Ekspert zwraca także uwagę, że sam model bez wiedzy i doświadczenia meteorologów byłby bezużyteczny. Jak tłumaczy, konieczny jest czynnik ludzki, który przeanalizuje dane wygenerowane przez AI. Tutaj trzeba połączyć pewne elementy, a jeszcze tego nie potrafi zrobić maszyna za nas. Więc tutaj tak naprawdę ten człowiek na końcu musi być. Bez niego nie ma tej prognozy - mówi gość internetowego Radia RMF24.
Praca synoptyków wymaga wykorzystywania i analizowania danych historycznych, czyli prognoz pogody z poprzednich lat. W terminologii meteorologicznej nazywane jest to updatingiem modelu meteorologicznego. W celu poprawy dokładności takich analiz wymagana jest ciągła modernizacja sprzętu i oprogramowania.
Mamy nowe narzędzia, nowe metody i nowe sposoby na to, żeby prognozowanie było dokładniejsze. Cały czas ulepszamy nasz system. Nasz superkomputer w tym momencie jest modernizowany i będzie zdecydowanie szybszy, a dzięki temu będzie w stanie obliczyć więcej modeli z większą dokładnością - wyjaśnia Grzegorz Walijewski.
Opracowanie: Rudolf Zych