Fedezd fel az új, mesterséges intelligencián alapuló időjárási modellt: vége a téves előrejelzéseknek!
Szilágyi János szívszorító vallomása: "Fizikailag fittnek érzem magam, de sajnos az időskori demencia árnyéka már rám is vetült."
Az újonnan bemutatott Mesterséges Intelligencia Előrejelző Rendszer (AIFS) jelentős áttörést képvisel a meteorológiai modellezés terén. Az ECMWF friss közleménye alapján az AIFS rendkívül ígéretes teljesítményeket mutat. A központ szakértői hangsúlyozzák, hogy ez az innovatív rendszer nem csupán gyorsabb, mint a hagyományos előrejelző modellek, hanem körülbelül 1000-szer kevesebb energiát fogyaszt az előrejelzések elkészítése során. Ez a fejlesztés nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem a fenntarthatóság szempontjából is jelentős előnyöket kínál.
A Gizmodo elemzése alapján a klasszikus modellek a légköri jelenségek előrejelzéséhez fizikai egyenletek megoldásaira támaszkodnak, ami korlátozza a megközelítést, mivel csupán a légkör dinamikájának közelítését végzik. Ezzel szemben az AI-alapú modellek innovatív módon képesek a meteorológiai minták bonyolult összefüggéseit és dinamikáját közvetlenül az adatokból kiolvasni, így nem csupán a korábban megismert és rögzített egyenletekre építenek.
Az ECMWF legújabb fejlesztése a Google DeepMind által kifejlesztett mesterséges intelligencia alapú időjárás-előrejelzési GenCast modell eredményeként jött létre. Ez a szoftver magában foglalja a Google NeuralGCM és GraphCast technológiáit is. A szakértők szerint a GenCast a különböző időjárási paraméterek 97,2%-ában meghaladta az ECMWF vezető előrejelző modelljét, az ENS-t. Különösen figyelemre méltó, hogy 36 órán túli előrejelzések esetén a GenCast a célok 99,8%-ában pontosabb eredményeket produkált, mint az ENS.
Az újítások sora itt még korántsem zárult le, hiszen az Európai Központ is jelentős fejlesztéseken dolgozik. Az AIFS-single bevezetése mindössze az első lépés a rendszer új, működőképes verziójának megvalósításában. Florian Pappenberger, az ECMWF előrejelzésekért és szolgáltatásokért felelős igazgatója a központ legfrissebb tájékoztatójában hangsúlyozta, hogy mivel az új AIFS rendszer felbontása jelenleg alacsonyabb, mint a meglévő IFS modellé, ezért egyelőre kiegészítő jelleggel alkalmazzák majd a két terméket. A felhasználóknak lehetőségük lesz arra, hogy saját igényeik alapján válasszanak a modellek közül.
A közlemény alapján a következő lépés célja, hogy a teljes időjárás-előrejelzési folyamatot gépi tanulási módszerekre építsük.
