Vejrprognoser har længe været et afgørende redskab i vores daglige liv, der hjælper os med at planlægge vores aktiviteter og forberede os på forskellige forhold. Mens meteorologer har gjort betydelige fremskridt med at forudsige den umiddelbare fremtid, falder nøjagtigheden markant efter de første fem dage. Ikke desto mindre har introduktionen af kunstig intelligens (AI) åbnet nye muligheder for at forbedre vejrprognoserne.
En banebrydende anvendelse af AI inden for vejrprognoser er GraphCast, et projekt udviklet af Google DeepMind. Ved hjælp af de nyeste fremskridt inden for dyb læringsteknologi sigter GraphCast mod at give nøjagtige prognoser op til ti dage i forvejen og dermed overgå branchestandarden, som er etableret af Det Europæiske Center for Mellemfristet Vejrprognoser (ECMWF).
Med den stigende hyppighed af ekstreme vejrforhold er motivationen bag oprettelsen af GraphCast at forbedre forudsigelsen af disse begivenheder. Faktisk demonstrerede GraphCast i en nylig undersøgelse sin evne til at forudsige hundreder af vejrvariabler globalt set og opnå større nøjagtighed i 90% af tilfældene sammenlignet med traditionelle modeller som HRES.
GraphCasts tilgang er baseret på et Graph Neural Network (GNN), som tager grafinputs og udnytter de to seneste vejrtilstande på Jorden for at lave prognoser. Den forudsiger vejrforhold seks timer frem for et bredde-længdegradsgrid med en opløsning på 0,25°, der dækker hele kloden. Modellen tager højde for en million gridpunkter og forudsiger overfladevariabler som temperatur, vindhastighed og -retning, og middelhavsniveau, såvel som atmosfæriske variabler som luftfugtighed, vindhastighed og -retning, og temperatur på 37 højdeniveauer.
For at sikre gennemsigtighed og fremme samarbejde inden for videnskabelige fællesskaber er GraphCast et åbent projekt. Ved at dele modellen og dens underliggende data håber man, at mere avancerede dybe læringsmetoder kan udvikles for at forbedre mellem- og langfristede vejrprognoser, især i lyset af klimaforandringer og stigende ekstreme begivenheder.
ECMWF, der anerkender behovet for forbedrede prognoser, tester i øjeblikket GraphCast for at vurdere dets potentiale som det primære værktøj til vejrprognoser for mellemstore forudsigelser i Europa. Ved at integrere datadrevne teknikker og samarbejde med Google DeepMind sigter ECMWF på at udnytte kraften i AI og forbedre vejrudsigterne.
Da AI fortsætter med at udvikle sig, bliver det stadig tydeligere, at AI-baserede vejrprognoser gradvist vil erstatte traditionelle modeller, der i høj grad er afhængige af fysiske algoritmer. I stedet for gradvist at forbedre fysiske algoritmer kan forskere nu træne dybe læringsmodeller ved hjælp af vejrdata, hvilket muliggør kontinuerlige forbedringer og mere præcise prognoser på kort, mellemlang og lang sigt.
Ofte Stillede Spørgsmål (FAQ)
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br