Cum poate inteligența artificială să prezică fenomenele meteorologice extreme: Nu poate lua locul meteorologilor, dar le poate ușura semnificativ munca

În ultima vreme, se vorbește mult despre capacitatea inteligenței artificiale de a prezice fenomenele meteo extreme, iar în ultimele luni, modelele A.I. s-au dovedit a fi chiar mai eficiente decât tehnicile tradiționale, în unele cazuri, scrie Smithsonian Magazine.

Spre exemplu, în septembrie anul trecut, când uraganul Lee se deplasa prin Oceanul Atlantic, oamenii de știință care foloseau modele meteorologice tradiționale au avut o idee clară despre direcția pe care urma să o ia uraganul cu doar șase zile înainte ca acesta să ajungă în Canada. Un sistem experimental de modelare a inteligenței artificiale numit GraphCast prezisese același rezultat cu două zile înainte. 

Alt exemplu bun este cel al uraganul Beryl, care a trecut prin Caraibe la începutul lunii iulie a acestui an. O agenție meteorologică europeană a prezis că furtuna va lovi cel mai probabil Mexicul, deși erau posibile și alte destinații. În aceeași zi cu previziunile agenției europene de meteorologie, un software  A.I. a prezis că uraganul va ajunge în Texas – în acest caz, inteligența artificială a avut dreptate.

Inteligența artificială s-a dovedit mai utilă decât tehnicile tradiționale în câteva cazuri, dar, înainte de a examina semnificația unor astfel de realizări, este util să cunoaștem cum sunt realizate prognozele meteo și rolul pe care îl poate juca de fapt inteligența artificială.

Timp de decenii, meteorologii s-au bazat pe  predicțiile numerice pentru a realiza prognoze meteo.

Sateliții, stațiile meteorologice și geamandurile colectează date – cum ar fi temperatura, umiditatea și alte variabile – care sunt introduse în supercomputere uriașe. Supercalculatoarele generează o grilă de cuburi care reprezintă atmosfera Pământului și utilizează fizica pentru a vedea cum interacționează cuburile între ele. 

”Nu se poate simula direct fizica atmosferei, deoarece atmosfera este prea complexă”, spune Amy McGovern, informatician și meteorolog la Universitatea din Oklahoma. „Încerci să simulezi ce se întâmplă într-o mică zonă a acesteia, iar apoi încerci să îți dai seama cum interacționează cu celelalte zone.”

Pe scurt, modelele sunt simulări ale atmosferei care folosesc vremea actuală pentru a prezice condițiile atmosferice din viitor. Dar este posibil ca aceste modele să trebuiască să ruleze ore întregi pe supercomputere gigantice – efectuând cvadrilioane de calcule – înainte de a putea genera o predicție. Apoi, previziunile ajung la un meteorolog care rafinează prognoza pentru o anumită zonă.

Deși Societatea Americană de Meteorologie a început să promoveze și să dezvolte inteligența artificială în anii ’80, utilizarea acesteia a avansat cu adevărat în ultimele două decenii în trei moduri principale.

În primul rând, de peste 20 de ani, meteorologii fac ceea ce se numește postprocesare, adică iau modelele meteorologice numerice care sunt greșite și folosesc metode ale inteligenței artificiale pentru a îmbunătăți previziunile. În al doilea rând, în ultimii aproximativ zece ani, experții au dezvoltat modele hibride – în care elemente de A.I. au fost introduse în modelele numerice de predicție meteorologică pentru a le accelera.

Aceste metode care utilizează inteligența artificială încă încorporează fizica, dar a treia mare revoluție în domeniul inteligenței artificiale, care a luat amploare în ultimii ani, utilizează modele bazate pe date care nu încorporează deloc fizica. Modelele A.I. antrenate pe baza a aproximativ 40 de ani de date meteorologice disponibile gratuit utilizează aceleași date meteorologice colectate care sunt introduse în supercomputere și creează prognoze. Dar, în loc să efectueze cvadrilioane de calcule pentru a obține o prognoză, acestea caută pur și simplu tipare în date. Din acest motiv, modelele A.I. pot funcționa pe computere modeste, chiar și pe laptopuri obișnuite, și pot furniza prognoze în câteva secunde. Și, având în vedere că execuțiile durează foarte puțin, A.I. poate genera mii de previziuni în timpul necesar unui model meteorologic numeric pentru a face una, permițând meteorologilor să vadă o gamă mai largă de rezultate posibile.

Dar cât de multă încredere pot avea oamenii de știință în aceste rezultate?

McGovern, care conduce NSF A.I. – Institute for Research on Trustworthy A.I. in Weather, Climate and Coastal Oceanography (Institutul pentru A.I. de încredere în privința vremii, climei și oceanografiei costiere) din cadrul Universității din Oklahoma, este persoana perfectă pentru a răspunde acestei întrebări. Ea studiază inteligența artificială și previziunile meteorologice de peste două decenii.

Reporter: Cum va schimba sau va îmbunătăți A.I. prognozarea evenimentelor meteorologice extreme, cum ar fi tornadele, furtunile de grindină sau uraganele?

Amy McGovern: “Am studiat mult tornadele și furtunile de grindină și cred că inteligența artificială este folosită mai mult în sensul post-procesării. În prezent, timpul mediu de avertizare pentru o tornadă este de 15 minute. Dacă am putea crește acest timp de avertizare la 30 sau 45 de minute [cu ajutorul AI] și am putea îmbunătăți rezoluția spațială astfel încât să existe o zonă de avertizare…. cred că putem îmbunătăți salvarea de vieți și proprietăți. Avem cu siguranță unele rezultate promițătoare în ceea ce privește inteligența artificială care poate face acest lucru atât pentru tornade, cât și pentru grindină.

Un alt aspect este inițierea convectivă, care este începutul furtunilor. Inițierea convectivă este importantă pentru prognozarea turbulențelor pentru avioane. Avioanele au un radar de bord, dar acesta nu le oferă o imagine prea bună. Dar dacă ar am ști urmează să se formeze o furtună, piloții ar putea evita anumite zone, ceea ce ar putea ajuta la reducerea turbulențelor.

Uraganele sunt un eveniment la scară mai mare, așa că sunt puțin mai ușor de prognozat. Iar aceste noi sisteme încep să prezică unde se îndreaptă uraganele și când se vor dezvolta. Totuși, aceste sisteme nu pot face la fel și în cazul tornadelor în momentul de față, deoarece sunt la scară prea mică. Cred că aceste sisteme sunt promițătoare în ceea ce privește capacitatea de a ne oferi mai multe zile în avans decât sistemele actuale”.

Reporter: Există riscul ca inteligența artificială să rateze evenimentele excepționale legate de schimbările climatice, deoarece învață din evenimente care s-au întâmplat deja?

Amy McGovern: “Aparent, da, pentru că nu se bazează legile fizicii. Totul se schimbă atât de mult, încât îi va fi greu să facă predicții. Adică, cum prezici o inundație pe care nu ai văzut-o niciodată? Dacă ai un pic de fizică acolo, măcar poți teoretiza cu oarecare încredere. Adică, este greu pentru predicțiile meteorologice numerice să prezică evenimente pe care nu le-au văzut niciodată, dar pot.

Reporter: Ați menționat înainte că doriți să creați inteligență artificială care să fie demnă de încredere. Puteți explica ce înțelegeți prin asta?

Amy McGovern: Pe asta se concentrează Institutul meu, NSF A.I. Ați văzut numele nostru lung: NSF A.I. Institute for Trustworthy A.I. in Weather, Climate and Coastal Oceanography. 

Ne concentrăm pe înțelegerea a ceea ce înseamnă să ai încredere într-un model A.I. și ce înseamnă pentru meteorologi să aibă încredere sau să nu aibă încredere în el. Multe situații meteorologice sunt situații de viață și de moarte, în care încerci să decizi ce să faci pentru a evacua, pentru a trage un semnal de alarmă sau ceva de genul acesta. Un model demn de încredere este unul în care aveți încredere că vă oferă informații adecvate pentru a lua decizia respectivă.

Nu este unul care, în cazul nostru, va înlocui oamenii. Acesta furnizează informații meteorologilor umani, dar aceștia au încredere în informațiile pe care le primesc”.

Reporter: Și am ajuns deja la acel nivel de încredere când vine vorba de A.I.?

Amy McGovern: „Există unele prognoze care funcționează în cadrul NOAA [Administrația Națională Oceanică și Atmosferică din Statele Unite], iar acestea sunt în mod clar demne de încredere.Am ajuns acolo cu totul? Nu 

Reporter: Ați menționat NOAA. Cine mai folosește deja inteligența artificială pentru a prognoza fenomenele meteorologice extreme?

Industria privată folosește, de asemenea, A.I. Nu toți vă vor spune despre ceea ce fac. Unele dintre companiile mai mici vă spun pur și simplu că folosesc inteligența artificială, dar nu vă spun prea multe despre aceasta…Știu că se întâmplă. Nu sunt încă atât de mulți oameni care vorbesc despre metodele interne încă.”

Reporter: Credeți că inteligența artificială va înlocui vreodată meteorologii umani?

Amy McGovern: “Ei bine, „vreodată” este o perioadă lungă de timp pentru predicții. Pot să vorbesc despre următorii cinci până la zece ani.

În următorii cinci-zece ani, vom avea în continuare nevoie de meteorologi umani, pentru că vom avea nevoie în continuare de expertiza umană. Cunoștințele lor bazate pe fizică sunt încă foarte importante. Primesc des această întrebare: dezvoltați lucruri care să înlocuiască meteorologii? Nu. Dezvoltăm lucruri care să le ofere acestora mai multe opțiuni, astfel încât să se poată concentra pe transformarea prognozelor în informații utile pentru ca oamenii să poată lua decizii mai bune. Oamenii se pricep mult mai bine la asta decât inteligența artificială în momentul de față”.