U uvijek se razvijajućem svijetu meteorologije pojavio se novi konkurent. Model vremena pokrenut umjetnom inteligencijom nedavno je demonstrirao svoju sposobnost u predviđanju putanje i snage potencijalnog tropskog ciklona uz sjeverozapadnu obalu Australije. Ovaj revolucionarni razvoj nadmašio je mogućnosti tradicionalnih modela vremena, izazivajući uzbuđenje i znatiželju među meteorolozima širom svijeta.
Urođeni izazov u predviđanju tropskih ciklona leži u njihovoj nepredvidljivoj prirodi. Modeli prognoze često se bore da točno odrede buduću putanju i intenzitet ovih vremenskih sustava. Međutim, model pokrenut umjetnom inteligencijom, razvijen od strane Europskog centra za srednjeročne vremenske prognoze (ECMWF), pokazao je ogroman potencijal u suočavanju s ovim izazovom.
Uspoređivani su različiti modeli vremena, uključujući tri globalno priznata numerička modela vremenske prognoze (NWP) i model ECMWF pokrenut umjetnom inteligencijom, u predviđanju položaja tropskog niskog tlaka. Gornje panele usporedne slike prikazivale su tropske ciklone blizu sjeverozapadne obale Australije, dok je donji desni panel pokazao predviđanje AI-modela o slabijem niskotlačnom sustavu dalje prema sjeverozapadu.
Na temelju analize postalo je očito da je model ECMWF pokrenut umjetnom inteligencijom briljirao u svojoj preciznosti. Satelitska slika i tablica srednjeg tlaka na razini mora, snimljene u 23 sata AEDT u nedjelju, 17. ožujka, potvrdile su da se tropski niski tlak završio u blizini predviđanja ACCESS-G i ECMWF-AIFS modela. Iako je ovo priznanje dodijelilo bod i AI modelu i NWP modelima, GFS i ECMWF-HRES modeli nisu uspjeli točno predvidjeti lokaciju oluje.
Analiza srednjeg tlaka na razini mora dalje je otkrila da je centralni tlak tropskog niskog tlaka bio 999 hPa u 23 sata AEDT 17. ožujka. Međutim, predviđanja modela pet dana ranije značajno su se razlikovala. ECMWF model predvidio je središnji tlak od 981 hPa, GFS model 968 hPa, ACCESS-G model 981 hPa, a AI-pokrenuti ECMWF-AIFS model predvidio je 997 hPa. Impresivno, AI bazirani model bio je najbliži stvarnom tlaku, s odstupanjem od samo 2 hPa. Nasuprot tome, NWP modeli odstupali su od 18 do 31 hPa.
Nesumnjivo, ovaj uspješan slučaj istraživanja ističe potencijal AI baziranih modela vremena u točnom predviđanju tropskih ciklona. Međutim, važno je priznati da je ovo samo jedan primjer iz jednog vremenskog sustava. Dodatna testiranja u stvarnom svijetu potrebna su prije nego što se potpuno operativni potencijal AI baziranih modela vremena može ostvariti.
FAQ:
Q: Što čini AI-pokretne modele vremena drugačijima od tradicionalnih modela?
AI-pokretne vremenske modele koriste algoritme umjetne inteligencije za obradu ogromnih količina podataka i identifikaciju uzoraka koji bi mogli biti propušteni tradicionalnim modelima. To im omogućuje donošenje preciznijih predviđanja, posebno u složenim vremenskim scenarijima poput tropskih ciklona.
Q: Kako radi AI-pokretan ECMWF model?
AI-pokretan ECMWF model koristi napredne algoritme i tehnike strojnog učenja za analizu meteoroloških podataka i simulaciju ponašanja vremenskih sustava. To mu omogućava generiranje visoko preciznih prognoza identificiranjem složenih odnosa i uzoraka u podacima.
Q: Što su numerički modeli vremenske prognoze (NWP)?
Numerički modeli vremenske prognoze su računalni alati koje koriste meteorolozi za simulaciju i prognozu atmosferskih uvjeta. Ti modeli koriste matematičke jednadžbe za predstavljanje fizičkih procesa koji se odvijaju u atmosferi i generiranje predviđanja na temelju početnih uvjeta i podataka o granicama.
Izvori:
– Europski centar za srednjeročne vremenske prognoze (ECMWF)
– Meteorološki ured (Australija)
The source of the article is from the blog lisboatv.pt