AI proveržiai gali pagerinti orų prognozes

Gali būti, kad dirbtinio intelekto (AI) dėka jūs gausite kitą orų atnaujinimą.

Didžiosios Britanijos nacionalinė meteorologijos tarnyba sukūrė AI įrankį kad gali tiksliai numatyti lietaus tikimybę per ateinančias 90 minučių. Tikslių orų prognozių sudarymas yra sudėtinga problema, kuri priešinosi tūkstantmečius trukusioms pastangoms. Tačiau mokslininkai tikisi, kad dirbtinis intelektas gali pakeisti orų prognozes.

„Bet kuri pramonė, kuri yra jautri oro sąlygoms, ieško būdų, kaip panaudoti dirbtinį intelektą saugai ir operacijoms pagerinti. Renis Vandewege'as, duomenų analizės bendrovės DTN orų operacijų viceprezidentas sakė Lifewire interviu el. paštu. „Pavyzdžiui, komunalinės paslaugos naudoja dirbtinį intelektą, kad nustatytų ir prognozuotų tinklo atsparumą ir galimus gedimus.

Dabartinis lietus

Londonas garsėja niūriu dangumi, bet bent jau galite gauti geresnį įspėjimą, kai prasidės pabarstymas. Dirbdama su JK nacionaline orų tarnyba, AI įmonė DeepMind sukūrė gilaus mokymosi įrankį, pavadintą DGMR, skirtą prognozavimui.

Ekspertai nusprendė, kad DGMR prognozės yra geriausios atsižvelgiant į įvairius veiksnius, įskaitant prognozes dėl lietaus vietos, masto, judėjimo ir intensyvumo – 89 % atvejų, pagal popierių neseniai paskelbtas žurnale Gamta. Bendrovė šią techniką vadina „nowcasting“, nes ji tokia savalaikė.

„Mes naudojame metodą, žinomą kaip generatyvinis modeliavimas, kad padarytume išsamias ir patikimas ateities radaro prognozes, pagrįstas praeities radaru“, - „DeepMind“ rašė savo svetainėje. „Konceptualiai tai yra radarų filmų generavimo problema. Naudodami tokius metodus galime tiksliai užfiksuoti didelio masto įvykius, kartu sugeneruoti daug alternatyvūs lietaus scenarijai (žinomi kaip ansamblio prognozės), leidžiantys sumažinti kritulių neapibrėžtumą ištyrinėta“.

Appu ShajiDI mokslininkas, nedalyvavęs DeepMind tyrime, bendrovės darbą pavadino „įspūdingu“ interviu el. paštu su Lifewire.

„Atsižvelgiant į tai, šie darbai vis dar tik pradedami kurti, todėl ateinančiais metais turėtume tikėtis, kad tikslumo ir prognozavimo galimybių srityje bus padaryta didelė pažanga“, – pridūrė jis.

Chaoso numatymas

Orai yra chaotiškas procesas, kurį sunku tiksliai numatyti.

„Pažangūs orų modeliai ir technologijos, pvz., AI, pagerina prognozes, kad padėtų mums geriau planuoti, pasiruošti ir sumažinti oro įvykių poveikį“, – sakė Vandewege.

„Kadangi oro reiškiniai tampa vis dažnesni ir ekstremalūs, reiškia tikslios prognozės su ilgesniu pristatymo laiku įmonės, bendruomenės ir visuomenė turi daugiau laiko ir daugiau informacijos priimti geresnius sprendimus“.

Šiuo metu orų modeliavimas vykdomas naudojant kompiuterinius modelius, Vikramas Saletore„Intel“ AI ekspertas pasakojo „Lifewire“ interviu el. paštu. Tačiau, pasak jo, orų modelius reikia dažnai paleisti, nes keičiasi aplinka, kad būtų galima tiksliai prognozuoti.

„AI labai pagerina orų prognozavimą, leisdamas ir žymiai pagreitindamas šias modeliavimo aplinkas. didžiulis kiekis istorinių modelių su dabartine aplinka kaip įvestis ir paleisti galimų rezultatų prognozes“, – sakė Saletore pridėta.

„Spire Global“ yra viena įmonė, kuri jau naudoja AI programas, kad pagerintų prognozes. The Programa PredictWind pateikia vėjo prognozes jūrų ir laisvalaikio sporto naudotojams apdorojant palydovinius duomenis kompiuteriniais algoritmais.

„Klimato kaita didina ekstremalių oro sąlygų tikimybę, o pasaulinės operacijos atveria verslui orų sutrikimų grėsmę bet kurioje pasaulio vietoje. Matas LenisAI ekspertas Spire Global pasakojo Lifewire interviu el. paštu.

Skaičiavimo galia buvo kliūtis orų prognozėms. Dėl to vieni galingiausių superkompiuterių buvo pastatyti specialiai prognozuojantiems skaičiams.

„AI turi nuostabią galimybę sumažinti šią priklausomybę nuo galingų variklių ir potencialiai paleisti šiuos modelius, kad būtų pasiekti tokie pat geri ar geresni rezultatai, naudojant žymiai mažesnę skaičiavimo apkrovą“, – sakė Shaji. „Gilus mokymasis nesistengia tiesiogiai išspręsti šių formulių, bet numato jas pagal stebimus modelius.

AI metodas yra panašus į tai, kaip akcijų rinkos investuotojai stebi modelius ilgą laiką, pažymėjo Shaji. „Gilus mokymasis turi didesnį tikslumą“, – pridūrė jis. „Modelių prognozavimo tikslumas ir galimybės ateityje tik gerės.