Microsoft ruši nove granice u prognozi vremena s njihovom inicijativom da učine dugoročne prognoze preciznijima. Razvili su modele umjetne inteligencije sposobne predviđati vremenske uvjete do 30 dana unaprijed, s ciljem olakšavanja planiranja putovanja s većim povjerenjem.
Njihov razvojni tim priznat je od strane ForecastWatch-a kao najprecizniji globalni pružatelj vremenskih prognoza do ožujka 2023., no ne miruju na lovorikama. Objavljeno kroz Bing blog post ovog tjedna, Microsoft Start gura granice uz istraživački rad objavljen na arXivu od strane Cornell sveučilišta. Ovo istraživanje prikazuje Microsoftov model prognoze srednjeg roka nadmašujući Europski centar za srednjoročne vremenske prognoze (ECMWF) po efikasnosti.
Inovacija iza Microsoftovog ažuriranog sustava leži u genijalnoj kombinaciji pet modela umjetne inteligencije i tri arhitekture dubokog učenja. Ova kombinacija koristi se za obradu ogromnih skupova meteoroloških podataka prikupljenih tijekom desetljeća, otkrivajući obrasce kako bi predvidjeli buduće vremenske trendove s visokom točnošću.
Rad opisuje ove modele umjetne inteligencije kao funkcioniranje slično tradicionalnim sustavima numeričke vremenske prognoze (NWP). Počinju s trenutnim stanjem naše atmosfere prikazanom u trodimenzionalnom prostoru i projektiraju je u budućnost, postupno izgrađujući prognoze za naredne sate.
Microsoftovi modeli umjetne inteligencije hvale se bitnom prednošću: iskorištavanjem GPU tehnologije, mogu brže pokrenuti prognoze i s učestalijim intervalima. Ova brzina može značajno poboljšati točnost predviđanja.
Prema Microsoftu, ovi modeli umjetne inteligencije već su nadmašili mjere pogreške temperature koje koristi ECMWF za prognoze od jednog tjedna za 17% i za prognoze od četiri tjedna za 4%. Planiraju implementirati ovaj inovativni model u Microsoft Start, nudeći tako iznimno pouzdane vremenske prognoze korisnicima.
Drugi relevantni činjenice koje treba uzeti u obzir kada se raspravlja o napretku u vremenskim prognozama putem Microsoftove AI uključuju:
– Izazovi tradicionalnog NWP-a: Numerička vremenska prognoza (NWP) snažno se oslanja na superkompjutere za simuliranje atmosfere koristeći modelske temeljene na fizici. Međutim, ovi modeli zahtijevaju ogromne računalne resurse i mogu biti ograničeni rezolucijom kojom simuliraju vremenske sustave. To utječe na njihovu sposobnost točnog predviđanja vremenskih događaja malog razmjera ili značajnih promjena unaprijed.
– Asimilacija podataka: Modeli umjetne inteligencije, poput onih koje je razvio Microsoft, mogu uključivati napredne tehnike asimilacije podataka. Ove tehnike spajaju opservacijske podatke s modelnim podacima kako bi poboljšale početne uvjete, što dovodi do potencijalno preciznijih vremenskih predviđanja.
– Utjecaj klimatskih promjena: S početkom klimatskih promjena, uzorci vremena postaju sve nestabilniji, što pretpostavlja da je točnost dugoročnih vremenskih prognoza sve izazovnija i važnija. Modeli temeljeni na AI-u mogu biti bolje opremljeni za prilagodbu ovim promjenama i potencijalno pružiti točnije prognoze u promjenjivoj klimi.
Ključna pitanja i odgovori:
– Q: Zašto Microsoftova AI može predvidjeti vrijeme s takvom preciznošću?
– A: Microsoftova AI koristi kombinaciju više modela umjetne inteligencije i arhitektura dubokog učenja koje obrađuju obimne skupove podataka, prepoznajući obrasce koje tradicionalni modeli mogu propustiti. Upotreba GPU tehnologije omogućava da se ova predviđanja odvijaju bržim tempom i s većom učestalošću.
– Q: Kako Microsoftova AI uspoređuje s tradicionalnim metodama vremenske prognoze?
– A: Microsoftova AI nadmašila je mjere pogreške temperature Europskog centra za srednjoročne vremenske prognoze, sugerirajući da potencijalno može pružiti preciznije predviđanja, posebno za srednjoročne prognoze.
Ključni izazovi:
– Dostupnost podataka: Modeli vođeni AI-om za vremenske prognoze zahtijevaju velike količine povijesnih vremenskih podataka. Dostupnost i kvaliteta tih podataka ključni su za performanse modela.
– Računalni zahtjevi: Iako AI modeli mogu raditi brže od tradicionalnih pristupa NWP-u, još uvijek postoji značajan računalni trošak povezan s obukom tih modela, što zahtijeva pristup naprednim računalnim resursima.
– Generalizacija: AI modeli dobro se ponašaju na uvjetima sličnim podacima na kojima su obučeni. Ako se vremenski obrasci značajno promijene, modeli se možda moraju ponovno obučiti kako bi održali svoju točnost.
Prednosti:
– Mogu predvidjeti vrijeme s većom preciznošću unaprijed.
– Brža obrada omogućava češće ažuriranje prognoza.
– Modeli umjetne inteligencije mogu biti prilagodljiviji promjenama u vremenskim obrascima zbog klimatskih promjena.
Mane:
– Zahtijeva značajnu računalnu snagu i kapacitet za pohranu podataka.
– Potencijalni pristranost modela zbog ograničenja podataka u obuci.
– Dugotrajna pouzdanost u svjetlu brzih promjena klimatskih uvjeta još nije temeljito testirana.
Za one koji su zainteresirani za dodatne informacije o sudjelovanju tvrtke Microsoft u vremenskim prognozama, glavna poveznica domene je sljedeća: Microsoft.
Sve u svemu, Microsoftova revolucija u vremenskim prognozama pomoću AI-a ima potencijal dodavanja značajne vrijednosti u različitim sektorima, od poljoprivrede i prijevoza do pripravnosti za katastrofe, omogućujući preciznije i dugoročnije vremenske prognoze. Međutim, tehnički, podatkovni i prilagodbeni izazovi moraju se uzeti u obzir kako tehnologija nastavlja evoluirati.
The source of the article is from the blog jomfruland.net