AI revolucionizira vremenske prognoze: Preciznije prognoze za ekstremne vremenske uvjete!

AI revolucionizira vremenske prognoze: Preciznije prognoze za ekstremne vremenske uvjete!

Zima u Njemačkoj ove godine pokazuje svoju hirovitu stranu: snijeg, led, kiša i sunce brzo se smjenjuju. Takvi promjenjivi uvjeti često dovode do kritika vremenskih aplikacija i njihovih prognoza. No voditelj centra za prognozu i savjetovanje Njemačke meteorološke službe Franz Molé naglašava da je stopa točnosti prognoza dosta visoka. Osnova za to je analiza velike količine podataka iz podataka o munjama, satelita i radara za oborine. Atmosfera se skenira u tri dimenzije impresivnom brzinom svakih pet minuta, što omogućuje precizna kratkoročna predviđanja.

Tehnologija prognoze sadašnjeg vremena omogućuje praćenje grmljavinskih oluja u stvarnom vremenu, kao što se može vidjeti u aplikaciji za upozoravanje na vrijeme Njemačke meteorološke službe. Prognoza ostaje posebno izazovna za manje ili kratkotrajne pojave, kao što su crni led ili spontane grmljavinske oluje. Modeli visoke rezolucije ovdje su traženi, ali često ne uspijevaju zbog raspoloživog računalnog kapaciteta. Zapravo, povećanje ekstremnih događaja zbog klimatskih promjena postaje sve jasnije, što znači da bi rekordne temperature u Njemačkoj mogle doseći i do 45 stupnjeva u budućnosti.

Umjetna inteligencija u vremenskom sustavu

Jedna od nada za poboljšanje vremenske prognoze je umjetna inteligencija (AI). Ovo može raditi brzinom koja je 10 000 puta brža od konvencionalnih numeričkih modela. Međutim, ne zahtijeva fizičku sliku procesa. Željena kombinacija modela temeljenih na fizici i umjetne inteligencije trebala bi značajno poboljšati predviđanja. Značajan napredak je novi vremenski model AI iz Europskog centra za srednjeročne vremenske prognoze (ECMWF), koji premašuje prethodne prognoze. Meteorološke službe diljem svijeta mogu koristiti ovu metodu za preciznije predviđanje ekstrema poput jake kiše ili uragana.

Model umjetne inteligencije, poznat kao AIFS (Artificial Intelligence Forecasting System), daje rezultate koji su u prosjeku do 20 posto točniji. U određenim scenarijima poboljšanje može biti i do 40 posto. Zanimljivo, model smanjuje potrošnju energije za 1000 puta i deset puta brže izračunava predviđanja. U budućnosti će meteorološke službe moći koristiti nove podatke za svoje prognoze i upozorenja, što će značajno koristiti široj javnosti.

Pogled u budućnost istraživanja klime

Tehnologije kao što su Google DeepMind i OpenAI razvijaju najnovije AI modele koji preciznije predviđaju ekstremne vremenske prilike i otkrivaju uzorke CO₂. Ovi modeli kontinuirano uče iz novih skupova podataka i mogu identificirati neočekivana povećanja emisija CO₂. Europski sustav ranog upozoravanja već je pokazao uspjeh u predviđanju vremenskih nepogoda s više od 90 posto točnosti. Jasno je da umjetna inteligencija ima potencijal za temeljitu revoluciju u istraživanju klime.

Međutim, kako bi se ostvario puni potencijal ovih novih tehnologija, potrebno je riješiti neka etička pitanja. Pristup klimatskim podacima i kontrola nad modelima umjetne inteligencije moraju biti transparentni kako bi se izbjegle nejednakosti u istraživanju klime. Razvoj jasnih pravila za korištenje umjetne inteligencije u klimatskim istraživanjima smatra se hitnim, pogotovo jer bi ti modeli mogli utjecati i na političke odluke.

Napredak u prognoziranju vremena i istraživanju klime čini se obećavajućim, no izazov je koristiti te tehnologije s potrebnim osjećajem odgovornosti i uključiti sve društvene skupine. Posebna se pozornost također mora posvetiti sljedivosti odluka i iskrivljavanju podataka kako bi se osigurala pravedna i točna primjena.