před 2 týdny
29
S vytvářením numerických modelů pro předpovídání počasí už několik let pomáhají superpočítače. Jejich výpočty se sice zrychlují, nicméně stále nejsou dostatečně rychlé a provoz nejvýkonnějších center je značně energeticky náročný. Google se koncem minulého týdne pochlubil na blogu Research nejnovějším nástrojem Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS) využívajícím pro tyto účely umělou inteligenci.
SEEDS má ve srovnání se současnými technologiemi výrazně zlevnit a zrychlit předpovědi počasí. Dokáže přitom produkovat podobně přesné výsledky, aniž by vyžadoval stejně sofistikovaný a hardwarově vybavený systém jako prognózy počítané pomocí superpočítačů.
Využití schopností umělé inteligence
Jedním z významných přínosů SEEDS je jeho schopnost generovat rozsáhlé předpovědi, které poskytují meteorologům množství dat pro analýzy a prognózy. Odborníci tak budou mít k dispozici více podkladů, se kterými mohou pracovat. Díky přístupu k většímu počtu předpovědí by měli být schopni poskytnout přesnější obraz očekávaného počasí.
Generativní umělá inteligence dokáže vytvářet neuvěřitelně podrobné obrázky a animace, díky čemuž je pro tyto účely doslova jako stvořená. Dosavadní výsledky modelů strojového učení používaných k předpovědím jsou velice dobré, což uznávají i někteří odborníci na počasí.
„Generativní umělá inteligence dokáže generovat velmi podrobné obrázky a videa. Tato vlastnost je obzvláště užitečná při vytváření předpovědí, které odpovídají věrohodným vzorcům počasí, což v konečném důsledku přináší největší přidanou hodnotu pro následné aplikace.“ vysvětluje softwarový inženýr Lizao (Larry) Li.
Rychlejší a levnější střednědobé předpovědi
Pokrok Googlu v oblasti algoritmů umělé inteligence používaných v nástrojích pro předpovídání počasí ukazuje stále větší potenciál pro přesnější a spolehlivější prognózy. To bude platit zejména v nadcházejících projektech využívajících systém SEEDS.
Nástroj SEEDS poskytuje střednědobé předpovědi a vyniká schopností předpovídat vzácné a extrémní meteorologické jevy. Meteorologové tak budou moci pomocí umělé inteligence přesněji předpovídat bouřky nebo jiné závažné povětrnostní podmínky.
Google není zdaleka první, kdo se snaží uplatnit umělou inteligenci v oblasti předpovídání počasí. Model strojového učení GraphCast vyvinutý společností DeepMind je schopen na základě historických dat vytvářet za méně než jednu minutu předpovědi počasí na 10 dní dopředu. Zvládá předpovídat i extrémní jevy, jako jsou tropické cyklony, extrémní teploty či atmosférické řeky.
Výsledky dosavadního vědeckého bádání zaměřeného na uplatnění technologie generativní umělé inteligence pro generování předpovědí počasí byly 29. března publikovány v odborném časopise Science Advances.
