Kunstig intelligens (AI) og maskinindlæring revolutionerer vejrprognoser i Indien, ifølge Mrutyunjay Mohapatra, chef for Indiens meteorologiske departement (IMD). I et interview med PTI understregede Mohapatra, at disse teknologier vil markant forbedre numeriske vejrprognosemodeller i løbet af de næste fem år.
For at lede denne udvikling er et dedikeret ekspertteam bestående af professionelle fra IMD og Ministeriet for Jordvidenskab (MoES) blevet dannet. Samarbejder med prestigefyldte institutter som de indiske institutter for teknologi (IIT’er) og de indiske institutter for informationsteknologi (IIIT’er) er også etableret for at udnytte deres ekspertise inden for AI og maskinindlæring.
Mohapatra fremhævede, at IMD udvider sine observationsystemer for at kunne levere mesoskala-vejrprognoser på panchayat-niveau, der dækker områder på over 10 kvadratkilometer hurtigere. IMD har udrullet et netværk af 39 doppler-vejr-radaranlæg, der dækker 85% af landets areal og muliggør timesprognoser for større byer.
Desuden har IMD digitaliseret vejrrekorder tilbage til 1901, hvilket giver en mulighed for at udnytte AI til bedre forståelse af vejrforhold. Mohapatra forklarede, at AI-modeller kan analysere disse omfattende historiske data og forbedre prognoserne uden kun at stole på fysikken i vejrforhold.
Det er værd at bemærke, at AI i stigende grad bliver adopteret af vejrmyndigheder verden over som et middel til at forbedre prognosekapaciteter, reducere omkostninger og øge effektiviteten. AI-værktøjer tilbyder den fordel ikke kun at hjælpe med at forstå vejrforhold, men også spille en afgørende rolle i kampen mod klimaændringer.
For eksempel bruger projekter som watsonx.ai, et samarbejde mellem NASA og IBM, AI til at overvåge miljøskift og give fremtidige prognoser baseret på indsamlede data. På samme måde har Google’s DeepMind udviklet GraphCast, en AI-drevet vejrprognosemodel, der kan levere 10-dages prognoser inden for et minut. Ifølge videnskabsfolkene hos Google DeepMind har GraphCast overgået traditionelle vejrprognosemetoder med en verifikationsrate på 90%.
Fordelen ved AI frem for konventionelle metoder ligger i dens evne til at udnytte historiske vejrdata til at forudsige mønstre mere økonomisk og præcist. Ved at identificere komplekse mønstre inden for datasæt forbedrer AI prognosepræcisionen på måder, som traditionelle ligninger ikke kan matche. Derudover viser AI-drevne prognoseteknikker som GraphCast energieffektivitet og er cirka 1.000 gange mere omkostningseffektive end konventionelle metoder, ifølge Financial Times.
**FAQ**
1. Hvordan vil kunstig intelligens forbedre vejrprognoser?
Kunstig intelligens vil udnytte historiske data til at forbedre nøjagtigheden af vejrprognoser. Ved at identificere komplekse mønstre inden for datasæt kan AI-modeller forudsige vejrforhold mere økonomisk og præcist sammenlignet med traditionelle metoder, der er afhængige af omkostningstung computerkraft.
2. Hvad er fordelene ved at bruge AI til vejrprognoser?
AI-drevne prognoseværktøjer hjælper ikke kun med at forstå vejrforhold, men spiller også en afgørende rolle i kampen mod klimaændringer. Disse værktøjer reducerer omkostninger og øger effektiviteten for vejrmyndigheder globalt.
3. Hvilke AI-projekter udvikles til vejrprognoser?
Projekter som watsonx.ai, et samarbejde mellem NASA og IBM, overvåger miljømæssige ændringer og giver fremtidige prognoser baseret på indsamlede data. Google’s DeepMind har også udviklet GraphCast, en AI-drevet vejrprognosemodel, som har vist betydelige fremskridt i nøjagtighed og omkostningseffektivitet.
4. Hvordan overgår AI konventionelle vejrprognosemetoder?
AI-modeller udnytter historiske vejrdata til at identificere komplekse mønstre, som konventionelle ligninger ikke altid kan fange. Dette giver øget præcision og omkostningseffektivitet i at lave nøjagtige vejrprognoser.
I konklusion har integrationen af kunstig intelligens og maskinindlæring i vejrprognoser et enormt potentiale for at forbedre nøjagtigheden af prognoser. IMD, sammen med samarbejder og fremskridt inden for teknologi, er i front i at udnytte disse teknologier til at forbedre forståelsen og prognoserne af vejrforhold i Indien.
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com