Předpovědi počasí od numerických modelů až k umělé inteligenci

Současné předpovědi počasí jsou založeny na tom, že předávají snímky pozorování ze satelitů, meteorologických stanic a bójí do počítačového modelu podobného mřížce, který rozděluje atmosféru na miliony políček. Tyto předpovědi jsou náročné na zpracování dat. Běh modelů na superpočítačích s milionem procesorů může trvat několik hodin a meteorologické agentury obvykle produkují aktualizace pouze čtyřikrát denně. Navíc tyto výpočty jsou náročné nejen na spotřebu energie; jsou velice drahé.

Někteří z největších světových technologických gigantů se předhánějí v tom, kdo si bude moci nárokovat nejšikovnější model, včetně Google DeepMind, který popsal svůj model GraphCast v časopise Science, a Huawei, který publikoval podobný model s názvem Pangu-Weather v časopise Nature.

Google má také krátkodobý model počasí s umělou inteligencí, který vytváří klouzavé 24hodinové předpovědi, které jsou přesnější než předpovědi téměř jakékoli meteorologické agentury. Je to neuvěřitelný pokrok, který byl ještě před několika lety považován za neuskutečnitelný, říká Aditya Grover, výzkumník umělé inteligence na Kalifornské univerzitě v Los Angeles.

Meteorologové tomu říkají „tichá revoluce“. DeepMind (hluboká mysl) od společnosti Google vyvinula model strojového učení, který překonává nejlepší konvenční nástroje pro předpověď počasí.

Dá se říct, že postupné, ale trvalé zlepšování předpovědi počasí, je na vzestupu. Dnes je šestidenní předpověď asi tak dobrá jako třídenní předpověď z doby před 30 lety.

Řečeno lidsky, krátkodobá předpověď na několik dní je mnohem přesnější, než před doslova několika lety byla předpověď na druhý den.

Umělá inteligence se v předpovědích počasí učí na datech a modelech, které byly ještě před pár lety zcela „ve hvězdách“. Dokonce v dnešní době na dobrou predikci vývoje počasí stačí lepší stolní počítač.

A použití AI pro (nejen) předpovědi počasí?

Nakonec to bude záležet na uživatelích, říká vědec z tvůrčí dílny umělé inteligence Aditya Grover. „Pokud jste zemědělec na poli, zajímala by vás přesnější předpověď, nebo ta, kterou si můžete zapsat pomocí fyzikálních rovnic?“