Google a lansat un meteorolog AI, capabil să ofere prognoze meteo precise pe 15 zile, depășind limitele tehnologiilor tradiționale.
Într-o lume în care schimbările climatice generează fenomene meteo tot mai imprevizibile, tehnologia avansează cu pași uriași pentru a oferi soluții mai eficiente.
DeepMind, divizia de inteligență artificială a Google, a dezvoltat GenCast, un instrument care vrea să revoluționeze domeniul prognozelor meteorologice.
Acesta este capabil să ofere predicții precise și detaliate pentru o perioadă de până la 15 zile, o performanță care depășește limitele considerate imposibile până acum.
Conform unui studiu publicat în revista Nature, cercetătorii care au dezvoltat GenCast afirmă că noul sistem este capabil să îmbunătățească semnificativ prognozele meteo mondiale, în special în ceea ce privește predicțiile pentru furtunile mortale.
Contextul istoric al prognozelor meteorologice
Prognozele meteorologice au fost mereu marcate de limitările impuse de complexitatea atmosferică.
În anii 1960, cercetătorii au descoperit că atmosfera Pământului, guvernată de un haos aparent, face imposibilă anticiparea precisă a vremii pe o perioadă mai mare de două săptămâni.
Totuși, din cauza dificultăților de calcul, limitele practice ale prognozelor s-au menținut în jurul a șapte zile până la începutul anilor 2000.
În ultimele decenii, computerele avansate și modelele meteorologice mai sofisticate au extins acest interval la 10 zile.
Acum, cu ajutorul inteligenței artificiale, GenCast a depășit acest prag, oferind predicții detaliate pe 15 zile.
Cum funcționează GenCast
GenCast reprezintă un salt tehnologic major datorită utilizării metodelor probabilistice avansate.
Spre deosebire de metodele deterministe, care oferă o singură predicție pentru un anumit moment și loc, GenCast creează un set de 50 sau mai multe predicții care generează intervale de probabilitate.
Aceste intervale sunt esențiale pentru a înțelege nivelul de incertitudine al prognozei, oferind utilizatorilor informații mai complexe și mai utile.
Pentru a atinge acest nivel de precizie, meteorologul AI a fost antrenat pe baza unei arhive extinse de date meteorologice, acoperind o perioadă de aproape patru decenii (1979-2018).
Ulterior, capacitatea sa a fost testată pe date reale din 2019, dovedind o performanță superioară față de predecesorul său, GraphCast, care furniza predicții pe 10 zile.
Mai mult decât atât, GenCast este extrem de eficient din punct de vedere al timpului.
În timp ce supercomputerele tradiționale au nevoie de câteva ore pentru a realiza o prognoză extinsă, meteorologul AI finalizează aceeași sarcină în doar câteva minute, utilizând dispozitive mai mici.
Beneficii și aplicații practice
Prognozele meteorologice precise au un impact profund asupra economiei, agriculturii, transporturilor și gestionării dezastrelor naturale.
Studiile anterioare au subliniat că extinderea intervalului de prognoză de la 10 la 15 zile ar putea genera beneficii socio-economice uriașe.
1. Managementul fenomenelor extreme: În cazul furtunilor violente sau al uraganelor, timpul suplimentar oferit de GenCast permite autorităților să implementeze planuri de evacuare și să reducă riscurile pentru populație.
2. Planificarea agriculturii: Fermierii pot utiliza informațiile meteo extinse pentru a programa plantările, irigațiile și recoltările, reducând astfel pierderile cauzate de condițiile meteo neprevăzute.
3. Optimizarea infrastructurii: Companiile de transport aerian, feroviar și rutier pot anticipa condițiile meteo nefavorabile, prevenind întârzierile și accidentele.
4. Protejarea mediului: Planificarea intervențiilor de urgență, cum ar fi limitarea incendiilor de vegetație sau prevenirea inundațiilor, devine mai eficientă.
Progres tehnologic rapid
Progresul realizat de DeepMind a fost surprinzător chiar și pentru echipa de cercetare.
Ilan Price, cercetător și autor principal al studiului, a subliniat că GenCast este atât mai rapid, cât și mai precis decât sistemele anterioare.
Acest lucru deschide perspective noi pentru utilizarea AI în meteorologie, de la aplicabilitate în sectorul comercial până la sprijinirea cercetărilor climatice.
Remi Lam, cercetător al proiectului și co-autor al studiului despre GenCast, a remarcat rapiditatea cu care echipa a reușit să îmbunătățească tehnologiile existente.
„Sunt puțin reticent să spun asta, dar parcă am făcut îmbunătățiri de zeci de ani într-un an. Observam progrese foarte, foarte rapide!”, a spus Remi Lam.
În doar câțiva ani, meteorologul AI a reușit să depășească limitele stabilite de modelele tradiționale.
Limitările și viitorul
Deși GenCast reprezintă o realizare remarcabilă, specialiștii subliniază că nu va înlocui complet metodele convenționale de prognoză sau expertiza meteorologilor.
Potrivit profesorului emerit Dr. Kerry Emanuel de la MIT, fiecare metodă are punctele sale forte, iar utilizarea combinată a acestora va genera cele mai bune rezultate.
„Status quo-ul nu va dispărea. Poate că cele două metode lucrând împreună se va dovedi cea mai bună cale de urmat”, a declarat dr. Emanuel.
Un alt obstacol îl reprezintă interpretarea prognozelor probabilistice de către publicul larg.
Spre deosebire de predicțiile deterministe, care sunt mai ușor de înțeles, intervalele probabilistice necesită o educare suplimentară a utilizatorilor pentru a putea fi utilizate corect.
Cercetătorii vor pune la dispoziție GenCast împreună cu codul său sursă
Conform lui Ilan Price, atât instrumentul, cât și codul său vor fi publicate online, iar predicțiile meteo generate de sistem vor fi disponibile pe Google Earth Engine și Big Query, pentru a oferi acces oamenilor de știință la noile prognoze.
Centrul European pentru Prognoze pe Termen Mediu este lider mondial în prognoza atmosferică, iar testele comparative arată constant că proiecțiile sale sunt cele mai precise.
DeepMind a evaluat noul său program de inteligență artificială prin compararea acestuia cu Sistemul de Predicție al Centrului European pentru Prognoze pe Termen Mediu, un serviciu utilizat de 35 de țări pentru a-și genera prognozele meteo.
Echipa a analizat performanța prognozelor pe 15 zile ale ambelor sisteme, concentrându-se pe un set de 1.320 de date referitoare la viteza vântului, temperaturi și alte caracteristici atmosferice la nivel global. Meteorologul AI a depășit prognozele centrului european în 97,2% din cazuri.
Lansarea GenCast marchează începutul unei noi ere în meteorologie.
Prin combinația de viteză, precizie și aplicabilitate practică, acest instrument bazat pe inteligență artificială are potențialul de a salva vieți și de a reduce costurile asociate dezastrelor naturale și fenomenelor extreme.
Cu toate acestea, succesul său pe termen lung va depinde de integrarea eficientă în sistemele existente și de educarea utilizatorilor pentru a valorifica pe deplin beneficiile prognozelor probabilistice.
#inteligentaartificiala #prognozameteo #google #gencast #predecitiimeteo #AI #techinnovation #exremeweather #deepmind
