Laika apstākļu zinātnieki Latvijā ir uzņēmušies pauzumu saistībā ar laika prognozēšanas revolūciju, izmantojot mākslīgo intelektu (AI) un mašīnu mācīšanos. Nesenā intervijā ar PTI redaktoriem Latvijas Meteoroloģiskās dienesta (LMD) ģenerāldirektors Jānis Ozoliņš, atklāja plānus integrēt jaunās tehnoloģijas ar esošajiem skaitliskajiem laika prognozēšanas modeļiem.
Lai gan meteorologi ilgu laiku ir pamatoti uz skaitliskiem modeļiem prognožu sniegšanai, LMD atzīst, ka AI var ievērojami uzlabot šos modeļus. Kaut arī AI izmantošana laika prognozēšanā vēl ir agrīnā attīstības stadijā, Ozoliņš prognozē, ka nākamos piecus gadus tas būs būtisks ieguldījums prognozēšanas tehniku uzlabošanā.
Izmantojot AI iespējas, LMD mērķis ir analizēt digitalizētus laika ierakstus, kas datēti jau kopš 1901. gada, lai radītu noderīgas atziņas par laika struktūrām. Mākslīgais intelekts, atšķirībā no tradicionāliem fizikas modeļiem, balstās uz vēsturisko datu izmantošanu, nevis atmosfēras fenomenu fiziku, lai veidotu prognozes. Papildinot esošos skaitliskos prognozēšanas modeļus ar AI palīdzību, prognožu precizitāte ievērojami uzlabosies.
Lai pilnībā izmantotu AI potenciālu, Zemes zinātņu ministrija un LMD ir izveidojušas ekspertu grupas, kas veltītas tā potenciālo piemērojumu pētīšanai. Ozoliņš uzsvēra, ka sadarbība starp AI un skaitliskajiem prognozēšanas modeļiem būs būtiska prognožu precizitātes uzlabošanai, norādot, ka abi veidi ir savstarpēji papildinoši un nenomaināmi.
Saprotot nepieciešamību pēc super-lokalizētām prognozēm, LMD risina izaicinājumus, ar kuriem saskaras, sniedzot ciematu līmeņa prognozes konkrētām briesmām. Mērķis ir pielāgot laika informāciju sektoru specifiskajām vajadzībām, ieskaitot lauksaimniecību, veselības aprūpi, pilsētplānojumu, hidroloģiju un vidi. Nodrošinot prognozes Panchayat vai ciematu līmenī, LMD mērķis ir atbalstīt informētu lēmumu pieņemšanu dažādos sektoros.
Pieaugot klimata pārmaiņu ietekmei uz laika modeļiem, Ozoliņš uzsver, ka parādās mesoskālu fenomens, piemēram, konvektīvās mākoņi, kas ietekmē vietējos sabiedrības. LMD ir izvietojusi 39 Doplera laika radarus, kas sedz 85% valsts teritorijas. Izmantojot šo uzlaboto radaru tehnoloģiju ar izšķirtspēju 350 metri uz pikseli, LMD var atklāt un simulēt konvektīvos mākoņus. Šī tehnoloģiju attīstība ievērojami uzlabo prognozi smagām lietusgāzēm un cikloniem.
AI un mašīnu mācīšanās integrācija nozīmē paradigmas maiņu laika prognozēšanā. Izmantojot pagātnes datus un izmantojot AI tehnoloģijas, meteorologi var izgūt nozīmīgas atziņas, uzlabot prognožu precizitāti un samazināt atkarību no tradicionāliem fizikas modeļiem. Šī inovatīvā pieeja Latvijas Meteoroloģiskajā dienestā ir gatava ieviest jaunu laika prognozēšanas laikmetu, nodrošinot labāku gatavību un informētu lēmumu pieņemšanu maiļkla saistībā ar mainīgiem laika apstākļiem.
Bieži uzdotie jautājumi (BUJ)
1. Kas ir mākslīgais intelekts (AI)?
Mākslīgais intelekts ir datoru sistēmu izstrāde, kas spēj veikt uzdevumus, kas parasti prasa cilvēka intelektu, piemēram, vizuālo uztveri, runas atpazīšanu, problēmu risināšanu un lēmumu pieņemšanu.
2. Kā AI uzlabo laika prognozēšanu?
AI uzlabo laika prognozēšanu, izmantojot vēsturiskos datus, lai radītu atziņas un prognozes. Tas papildina esošos skaitliskos prognozēšanas modeļus un uzlabo prognožu precizitāti.
3. Kas ir mesoskālas parādības?
Mesoskālas parādības attiecas uz laika modeļiem un notikumiem, kas notiek mazākos mērogos, parasti 10 kvadrātkilometru jomā. Šādi parādījumi, piemēram, konvektīvie mākoņi, var ietekmēt vietējās kopienas būtiski.
4. Kas ir Doplera laika radars?
Doplera laika radars ir ierīce, kas izmanto doplera efektu, lai mērītu nokrišņus un atmosfēras daļiņu kustību, piemēram, lietus pilienus vai sniega pārslas. Tas sniedz noderīgu informāciju laika prognozēšanai un ekstrēmu laika apstākļu notikumu konstatēšanai.
5. Kā super-lokalizētās prognozes sniedz labumu dažādiem sektoriem?
Super-lokalizētās prognozes, kas pielāgotas konkrētiem sektoriem, piemēram, lauksaimniecībai, veselības aprūpei un pilsētplānošanai, ļaus labāk veikt lēmumu pieņemšanu un plānošanu, nodrošinot efektīvu resursu novirzīšanu un uzlabotu gatavību saskāties ar laika apstākļu radītajām problēmām.
Avots: Latvijas Meteoroloģiskās dienests (LMD)
The source of the article is from the blog foodnext.nl