Inteligența artificială învață să prognozeze vremea. Microsoft și Google antrenează AI pentru previziuni mult mai rapide

Softurile bazate pe inteligența artificială ar putea calcula prognozele meteo mai rapid și la un cost mai mic decât metodele existente, spun oameni de știință citați de Wall Street Journal. Utilizarea inteligenței artificiale pentru a prezice vremea a evoluat în ultimii cinci ani de la o noțiune academică la teste operaționale făcute de agențiile meteorologice din SUA și Europa, precum și de companiile care furnizează astfel de informații.

În luna mai, Microsoft a lansat un instrument de prognoză numit Aurora, care produce previziuni privind poluarea atmosferică globală pe cinci zile și previziuni meteorologice pe 10 zile de 5.000 de ori mai rapide decât modelele existente ale Administrației Naționale Oceanice și Atmosferice și ale Centrului European pentru Prognoze Meteorologice pe Termen Mediu.

Companii și laboratoare din întreaga țară, inclusiv Universitatea Villanova, Universitatea din Oklahoma și o firmă nou-înființată din California pregătesc noi AI-uri meteorologice.

Previziunile mai rapide și mai precise devin din ce în ce mai importante pentru companiile din toate sectoarele de activitate. „Trebuie neapărat ca prognozele meteorologice să fie foarte precise”, spune Remi Lam, cercetător științific la Google DeepMind, care a introdus în noiembrie un model meteorologic bazat pe inteligență artificială numit GraphCast.

Timp de zeci de ani, meteorologii au elaborat previziuni meteorologice folosind ecuații precum relația dintre presiunea atmosferică și vântul predominant dintr-o regiune în alta sau rapiditatea cu care se schimbă temperaturile la trecerea fronturilor reci.

Specialiștii completează aceste ecuații cu măsurători ale atmosferei și oceanului efectuate din oră în oră de stații meteorologice, baloane de mare altitudine, geamanduri oceanice și sateliți. Datele sunt introduse în supercomputere care produc ceea ce se numește predicția numerică a vremii.

Problema este că micile erori de măsurare a vremii sau de calcul pot duce la erori de prognoză mai mari. În plus, rularea unor simulări complicate ale vremii de pe Pământ necesită mult timp de calcul costisitor.

Algoritmii AI caută modele în datele meteorologice, mai degrabă decât să rezolve ecuații, așa cum fac supercomputerele. Algoritmii de căutare a modelelor sunt antrenați pe zeci de ani de date meteorologice pentru a prezice ce se va întâmpla în zilele următoare.

„Tot ce fac aceste instrumente AI este să recunoască tipare”, spune Paris Perdikaris, cercetător principal în cadrul proiectului Aurora la Microsoft Research. „Și sunt foarte bune la asta”.

Potrivit lui Perdikaris, cercetătorii au antrenat Aurora cu o cantitate uriașă de date meteorologice istorice pentru a putea face aceste previziuni, de aproximativ 16 ori mai multe date decât cele utilizate pentru antrenarea celei mai recente versiuni a chatbot-ului ChatGPT, alimentat cu AI.

Microsoft se așteaptă să pună Aurora la dispoziția publicului în lunile următoare testarea.