Sääennusteet ovat olleet tärkeä työkalu päivittäisessä elämässämme, auttaen meitä suunnittelemaan aktiviteetteja ja valmistautumaan erilaisiin olosuhteisiin. Vaikka meteorologit ovatkin edistyneet merkittävästi ennustettaessa välitöntä tulevaisuutta, tarkkuus yleensä huononee huomattavasti yli viiden päivän päähän ulottuvissa ennusteissa. Kuitenkin tekoälyn (AI) tulo on avannut uusia mahdollisuuksia sään ennustamisen parantamiseen.
Yksi mullistava sovellus tekoälyn hyödyntämisessä sääennustamisessa on GraphCast, projekti kehitetty Google DeepMindin toimesta. Hyödyntäen uusimpia kehitysaskeleita syvällisen oppimisen teknologiassa, GraphCast pyrkii tarjoamaan tarkkoja ennusteita jopa kymmeneksi päiväksi eteenpäin, ylittäen alan standardin, jonka on luonut European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF).
Kasvavan äärimmäisten sääilmiöiden taajuuden myötä, GraphCastin luomisen motivaationa onkin parantaa näiden tapahtumien ennustamista. Itse asiassa hiljattain tehdyssä tutkimuksessa GraphCast osoitti kykynsä ennustaa satoja sääilmiöitä maailmanlaajuisesti, saavuttaen suuremman tarkkuuden 90% tapauksista verrattuna perinteisiin malleihin kuten HRES.
GraphCastin lähestymistapa perustuu Graph Neural Network (GNN) -verkkoon, joka ottaa graafiin perustuvia syötteitä ja hyödyntää maapallon kahden viimeisimmän säätilan ennusteita ennustamiseen. Se ennustaa sääolosuhteet kuuden tunnin päähän leveys- ja pituuspiirin ruudukolle 0,25° tarkkuudella, kattaen koko maapallon. Malli ottaa huomioon miljoona ruudukon pistettä, ennustaen pintaan liittyviä muuttujia kuten lämpötila, tuulen nopeus ja suunta, sekä ilmakehän muuttujia kuten kosteus, tuulen nopeus ja suunta, ja lämpötila 37 eri korkeustasolla.
Transparency and collaboration within the scientific community, GraphCast on avoimen lähdekoodin projekti. Jakamalla mallin ja sen perustiedot, toivotaan, että kehitetään edistyneempiä syvällisen oppimisen menetelmiä sääennustamisen parantamiseksi keskipitkän ja pitkän aikavälin ennusteissa, erityisesti ilmastonmuutoksen ja äärimmäisten sääilmiöiden kasvaessa.
ECMWF tunnistaen tarpeen parannetulle ennusteelle, testaa parhaillaan GraphCastia arvioidakseen sen potentiaalia pääasiallisena sääennustusvälineenä Europassa keskipitkän aikavälin ennusteissa. Integroimalla datavetoisia tekniikoita ja tekemällä yhteistyötä Google DeepMindin kanssa, ECMWF pyrkii hyödyntämään tekoälyn voimaa ja parantamaan sään analysointia.
Jatkuvasti kehittyvän tekoälyn myötä on selvää, että tekoälyyn perustuvat sääennusteet korvaavat vähitellen perinteiset mallit, jotka perustuvat vahvasti fyysisiin algoritmeihin. Sen sijaan, että parannettaisiin inkrementaalisesti fyysisten algoritmien avulla, tutkijat voivat nyt kouluttaa syvän oppimisen malleja käyttäen säätietoja, mahdollistaen jatkuvan kehityksen ja tarkemmat ennusteet lyhyen, keskipitkän ja pitkän aikavälin ennusteissa.
Usein kysytyt kysymykset (UKK)
K: Mikä on GraphCast?
V: GraphCast on tekoälyä hyödyntävä sääennustusprojekti, kehitetty Google DeepMindin toimesta. Se käyttää syvän oppimisen teknologiaa ennustaakseen sääolosuhteita jopa kymmeneksi päiväksi eteenpäin.
K: Kuinka tarkka GraphCast on verrattuna perinteisiin malleihin?
V: Testeissä GraphCast osoitti suurempaa tarkkuutta 90% tapauksista verrattuna perinteisiin malleihin kuten HRES. Erityisen hyvin se onnistuu ennustamaan äärimmäisiä sääilmiöitä kuten trooppiset syklonit, ilmakehän joet ja äärimmäiset lämpötilat.
K: Kuinka GraphCast tekee ennusteita?
V: GraphCast hyödyntää Graph Neural Network (GNN) -verkkoa, joka ottaa graafiin perustuvia syötteitä kahdesta maapallon viimeisimmästä säätilasta. Se ennustaa sääolosuhteita 0,25° leveys- ja pituuspiirin ruudukolle ja käyttää pinta- ja ilmakehän muuttujia tarjotakseen sijaintikohtaisia ennusteita.
K: Onko GraphCast saatavilla yleisölle?
V: Kyllä, GraphCast on avoimen lähdekoodin projekti, mikä mahdollistaa avoimuuden ja yhteistyön tieteellisessä yhteisössä. Tämän avoimuuden tavoitteena on edistää edistyneempien syvällisen oppimisen menetelmien kehitystä sääennustamiseen.
Lähteet:
[1] (https://www.example.com)
[2] (https://www.example.com)
[3] (https://www.example.com)
[4] (https://www.example.com)
The source of the article is from the blog girabetim.com.br