Microsoft prebija nova tla v vremenski napovedi s svojo pobudo za bolj natančne dolgoročne napovedi. Razvili so modele umetne inteligence, ki so sposobni napovedovati vremenske razmere do 30 dni vnaprej, s ciljem olajšati načrtovanje potovanj z večjim zaupanjem.
Njihovo razvojno ekipo je v marcu 2023 pri ForecastWatch priznal kot najbolj natančnega globalnega ponudnika vremenskih napovedi, vendar se ne počivajo na lovorikah. Kot je bilo objavljeno prek objave bloga Bing ta teden, Microsoft Start potiska meje s študijo, objavljeno na arXiv s strani univerze Cornell. Ta raziskava prikazuje, kako model srednjeročne napovedi Microsofta presega Evropski center za srednjeročne vremenske napovedi (ECMWF) po učinkovitosti.
Inovacija za Microsoftovim posodobljenim sistemom leži v iznajdljivi kombinaciji petih modelov umetne inteligence in treh arhitektur globokega učenja. Ta kombinacija se uporablja za obdelavo ogromnih sklopov vremenskih podatkov, zbranih skozi desetletja, da bi razvozlala vzorce in napovedala prihodnje vremenske trende z visoko natančnostjo.
V članku so ti modeli umetne inteligence opisani kot podobni tradicionalnim sistemom numerične vremenske napovedi (NWP). Začnejo z aktualnim stanjem naše atmosfere, predstavljenim v tridimenzionalnem prostoru, in ga projicirajo v prihodnost, postopoma gradijoč napovedi za naslednje ure.
Modeli umetne inteligence Microsofta se pohvalijo z bistveno prednostjo: s pomočjo tehnologije GPU lahko napovedujejo hitreje in pogosteje. Ta hitrost lahko bistveno izboljša natančnost napovedi.
Po besedah Microsofta so ti modeli umetne inteligence že presegli metrike napake temperature, ki jih uporablja ECMWF, za 17 % pri enotedenskih napovedih in za 4 % pri štiritedenskih napovedih. Načrtujejo, da bodo ta inovativni model implementirali v Microsoft Start, s čimer bodo uporabnikom ponudili izjemno zanesljive vremenske napovedi.
Drugi pomembni podatki, ki jih je treba upoštevati pri razpravi o napredku v vremenski napovedi z uporabo Microsoftove umetne inteligence, vključujejo:
– Težave tradicionalnih NWP: Numerična vremenska napoved (NWP) je močno odvisna od super računalnikov za simulacijo atmosfere s pomočjo modelov, ki temeljijo na fiziki. Vendar ti modeli zahtevajo ogromne računske vire in so lahko omejeni s ločljivostjo, s katero simulirajo vremenske sisteme. To vpliva na njihovo sposobnost natančne napovedi majhnih vremenskih dogodkov ali večjih sprememb vnaprej.
– Asimilacija podatkov: Modeli umetne inteligence, kot so tisti, razviti s strani Microsofta, lahko vključujejo napredne tehnike asimilacije podatkov. Te tehnike združujejo opazovalne podatke z modelnimi podatki za izboljšanje začetnih pogojev, kar lahko privede do potencialno natančnejših vremenskih napovedi.
– Vpliv podnebnih sprememb: Z nastopom podnebnih sprememb postajajo vremenski vzorci bolj nestabilni, kar bi lahko naredilo natančnejše dolgoročno napovedovanje vremena bolj zahtevno in ključno. Modeli na osnovi umetne inteligence so lahko bolje opremljeni za prilagajanje teh sprememb in potencialno nudenje natančnejših napovedi v spremenljivem podnebju.
Ključna vprašanja in odgovori:
– Vprašanje: Zakaj je Microsoftova umetna inteligenca sposobna tako natančno napovedovati vreme?
– Odgovor: Microsoftova umetna inteligenca uporablja kombinacijo več modelov umetne inteligence in arhitektur globokega učenja, ki obdelujejo obsežne sklope podatkov, identificirajo vzorce, ki jih tradicionalni modeli morda spregledajo. Uporaba tehnologije GPU omogoča, da se te napovedi izvajajo hitreje in pogosteje.
– Vprašanje: Kako se Microsoftova umetna inteligenca primerja s tradicionalnimi metodami napovedovanja vremena?
– Odgovor: Microsoftova umetna inteligenca je presegla metrike napake temperature Evropskega centra za srednjeročne vremenske napovedi, kar kaže, da lahko ponuja potencialno bolj natančne napovedi, zlasti za srednjeročne napovedi.
Ključni izzivi:
– Dostopnost podatkov: Modeli napovedovanja vremena, zasnovani na umetni inteligenci, potrebujejo velike količine zgodovinskih podatkov o vremenu. Dostopnost in kakovost teh podatkov sta ključna za delovanje modela.
– Izračunski zahtevki: Čeprav lahko modeli na osnovi umetne inteligence delujejo hitreje kot tradicionalni pristopi NWP, je še vedno velik računski strošek pri izobraževanju teh modelov, kar zahteva dostop do naprednih računalniških virov.
– Generalizacija: Modeli na osnovi umetne inteligence delujejo dobro v pogojih, podobnih podatkom, na katerih so bili usposobljeni. Če se vremenski vzorci bistveno spremenijo, bi lahko bilo treba modele ponovno usposobiti, da bi ohranili svojo natančnost.
Prednosti:
– Lahko napovedujejo vreme dlje vnaprej z večjo natančnostjo.
– Hitrejše računanje omogoča pogostejše posodobitve napovedi.
– Modeli na osnovi umetne inteligence bi lahko bili bolje prilagodljivi spreminjajočim se vremenskim vzorcem zaradi podnebnih sprememb.
Slabosti:
– Zahtevajo pomembno računsko moč in kapaciteto shranjevanja podatkov.
– Potencialna pristranskost modela zaradi omejitev podatkov za izobraževanje.
– Dolgoročna zanesljivost v hitro spreminjajočih se podnebnih razmerah še ni bila temeljito preizkušena.
Za tiste, ki jih zanima dodatne informacije o vlogi Microsofta pri napovedovanju vremena, je glavna domena na voljo na povezavi: Microsoft.
Na splošno ima preboj Microsofta v vremenski napovedi z uporabo umetne inteligence potencial, da prispeva pomembno vrednost v različnih sektorjih, od kmetijstva in prometa do pripravljenosti na nesreče, s tem ko omogoča natančnejše in dolgoročnejše napovedi vremena. Vendar je treba upoštevati tehnične, podatkovne in prilagoditvene izzive, ko tehnologija še naprej napreduje.
The source of the article is from the blog maestropasta.cz