{"vars":{{"pageTitle":"Sztuczna inteligencja policzy, jaka będzie pogoda. Jej prognozy są lepsze od tradycyjnych","pagePostType":"post","pagePostType2":"single-post","pageCategory":["300klimat","news"],"pageAttributes":["ekstremalne-zjawiska-pogodowe","klimat","main","najnowsze","pogoda","polski-instytut-ekonomiczny","prognoza-pogody","sztuczna-inteligencja"],"pagePostAuthor":"Emilia Siedlaczek","pagePostDate":"2 września 2023","pagePostDateYear":"2023","pagePostDateMonth":"09","pagePostDateDay":"02","postCountOnPage":1,"postCountTotal":1,"postID":604966}} }
300Gospodarka.pl

Sztuczna inteligencja policzy, jaka będzie pogoda. Jej prognozy są lepsze od tradycyjnych

W ostatnich 51 latach katastrofy naturalne związane z pogodą przyczyniły się globalnie do śmierci 2 mln osób i 4,3 bln dolarów strat ekonomicznych. Dlatego prognozy pogody są tak istotne. Z pomocą przychodzi AI. 

Mimo ciągłego udoskonalania tradycyjne modele numeryczne prognozujące pogodę mają swoje ograniczenia. Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych, które jest jednym z najbardziej zaawansowanych na świecie, przetwarza codziennie 800 mln obserwacji, zebranych między innymi z satelitów, boi morskich czy stacji naziemnych, aby wygenerować miarodajne symulacje pogody.

Przez ostatnie dziesięciolecia poprawiła się także skuteczność prognoz, a obecne prognozy 5-dniowe mają dokładność tych 2-dniowych sprzed ćwierć wieku. Natomiast modele numeryczne nie zawsze są w stanie wystarczająco szybko przewidzieć nagłe i ekstremalne zjawiska, ponieważ wymagają dużo czasu na wygenerowanie prognoz.

Sztuczna inteligencja może pomóc ominąć część ograniczeń. Tradycyjne modele numeryczne opierają się na wiedzy i zrozumieniu zjawisk kreujących pogodę przez programujących je badaczy.

Modele oparte na sztucznej inteligencji mogą wykrywać występujące w czasie schematy, które umykają badaczom lub nie są jeszcze w pełni wyjaśnione. Jednocześnie poszukiwanie schematów wymaga mniejszej mocy obliczeniowej, dzięki czemu prognozy mogą powstawać w krótszym czasie.

Sztuczna inteligencja w służbie synoptyków

Opublikowany w „Nature” opis badania potwierdza, że należący do Huawei model Pangu-Weather, oparty na uczeniu maszynowym, może generować trafne prognozy nawet 10 000 razy szybciej niż liczbowy model IFS wykorzystywany przez ECPŚ.

Model wytrenowano na obserwacjach pogodowych świata poczynionych przez 39 lat. Ponadto radzi sobie z przewidywaniem niektórych ekstremalnych zdarzeń.

Mimo to sam też napotyka ograniczenia, między innymi dotyczące wygładzania generowanych prognoz, co może prowadzić do niedoszacowania wielkości ekstremalnych zjawisk. Pojawia się także pytanie o skuteczność modeli opartych na przeszłych danych w perspektywie postępujących zmian klimatycznych.


300Sekund od września w nowej odsłonie. Zapisz się już dziś na nasz codzienny newsletter. Obserwuj nas też w Wiadomościach Google.


Światowa Organizacja Meteorologiczna potwierdziła, że lipiec 2023 r. był najcieplejszym miesiącem w historii pomiarów. W obliczu zmian klimatu skuteczne prognozowanie zjawisk pogodowych, szczególnie ekstremalnych, staje się coraz ważniejsze dla funkcjonowania gospodarek i przeciwdziałania skutkom katastrof.

Kluczowe jest dalsze udoskonalanie zarówno modeli numerycznych, jak i rozwijanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Coraz ważniejszą rolę w zbieraniu danych oraz tworzeniu prognoz meteorologicznych będą odgrywać także prywatne podmioty. Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych współpracuje obecnie z firmą Huawei, zapewniając sobie dostęp do modelu Pangu-Weather.

Czytaj także: