A Microsoft az időjárás-előrejelzés új mércéjét állítja fel azzal a kezdeményezésével, hogy pontosabbá tegye a hosszú távú előrejelzéseket. Kifejlesztettek mesterséges intelligencia modelleket, amelyek képesek akár 30 napra előre megjósolni az időjárási körülményeket, ezzel pedig a utazásszervezést igyekeznek megkönnyíteni nagyobb biztonsággal.
Fejlesztőcsapatukat a ForecastWatch elismerte a legprecízebb globális időjárási előrejelzési szolgáltatóként 2023. márciusában, de nem pihennek a babérokra. A Bing blogposztban a Microsoft Start hozott nyilvánosságra egy kutatási dokumentumot, amelyet a Cornell Egyetemen hostoltak az arXiv oldalán. Ez a tanulmány bemutatja, hogy a Microsoft középtávú előrejelzési modellje felülmúlja az Európai Középtávú Időjárás-előrejelzési Központ (ECMWF) hatékonyságát.
A Microsoft frissített rendszerének innovációja az öt mesterséges intelligencia modell és három mélytanulási architektúra zseniális kombinációjában rejlik. Ezt a kombinációt a hatalmas, évtizedek alatt összegyűlt időjárási adatok feldolgozására használják, amelyek mintázatokat bontanak ki a jövőbeli időjárási trendek pontosabb előrejelzéséhez.
A tanulmány leírja ezeket az MI modelleket olyan módon működőként, mint a hagyományos numerikus időjárási előrejelzési (NWP) rendszerek. A jelenlegi légkör állapotát egy háromdimenziós térben ábrázolva indulnak és vetítik a jövőbe, fokozatosan kialakítva az előrejelzéseket a következő órákra.
A Microsoft MI modelljeinek lényeges előnye: a GPU technológia kihasználásával gyorsabban és gyakoribb időközönként futtathatják az előrejelzéseket. Ez a sebesség jelentősen növelheti az előrejelzések pontosságát.
A Microsoft szerint ezek az MI modellek már 17%-kal túlszárnyalták az ECWMF által használt hőmérsékleti hiba mutatókat egyhetes előrejelzések esetében és 4%-kal négyhetes előrejelzések tekintetében. Céljuk, hogy bevezessék ezt az innovatív modellt a Microsoft Startba, így rendkívül megbízható időjárási előrejelzéseket kínálva a felhasználóknak.
Azon fontos tények között, amelyek fontosak lehetnek a Microsoft AI-nak az időjárás-előrejelzés területén történő előrelépéséről való beszélgetéskor, szerepel:
– Hagyományos NWP Kihívásai: A Numerikus Időjárási Előrejelzés (NWP) nagyban támaszkodik a szuperszámítógépekre az atmoszféra szimulálásához fizikai alapú modellek felhasználásával. Azonban ezek a modellek hatalmas számítási forrásokat igényelnek és korlátozottak lehetnek azon felbontás tekintetében, amellyel a meteorológiai rendszereket szimulálják. Ez hatással lehet az időjárási események aprólékosságának vagy jelentős változásainak pontos előrejelzésük képességére.
– Adat Asszimiláció: Az MI modellek, mint amilyeneket a Microsoft fejlesztett, magukba foglalhatják az előre haladott adat asszimilációs technikákat. Ezek a technikák az észlelt adatokat modellezési adatokkal ötvözik az elsődleges feltételek javítása érdekében, ami potenciálisan pontosabb időjárási előrejelzéshez vezethet.
– Éghajlatváltozás Hatása: Az éghajlatváltozás kezdetével az időjárási minták egyre szeszélyesebbé válnak, ami vitathatóvá teszi a pontos hosszú távú időjárás-előrejelzések megnehezítését és nélkülözhetetlenségét. Az MI-alapú modellek jobban fel vannak szerelve ezekre a változásokra való alkalmazkodáshoz és potenciálisan pontosabb előrejelzések nyújtásához egy változó klímában.
Kulcskérdések és Válaszok:
– K: Miért képes a Microsoft AI ilyen precízen előrejelezni az időjárást?
– V: A Microsoft AI számos mesterséges intelligencia modell és mélytanulási architektúra kombinációját használja fel, amelyek hatalmas adathalmazokat dolgoznak fel, azonosítva a hagyományos modellek által esetlegesen elkerült mintázatokat. Az GPU technológia használata lehetővé teszi ezeknek az előrejelzéseknek a gyorsabb és sűrűbb lefutását.
– K: Hogyan viszonyul a Microsoft AI a hagyományos időjárási előrejelzési módszerekhez?
– V: A Microsoft AI felülmúlta az Európai Középtávú Időjárási Előrejelzési Központ hőmérsékleti hibaindikátorait, amely azt sugallja, hogy potenciálisan pontosabb előrejelzéseket nyújthat, különösen a középtávú előrejelzések esetében.
Kulcs Kihívások:
– Adatelérhetőség: Az AI-alapú időjárási előrejelzési modellek nagy mennyiségű történelmi időjárási adatokat igényelnek. Ennek az adatnak az elérhetősége és minősége kritikus a modell teljesítménye szempontjából.
– Számítási Követelmények: Bár az AI modellek gyorsabban futnak, mint a hagyományos NWP megközelítések, a modellek tanításával jelentős számítási költség jár, amihez korszerű számítási erőforrásokhoz való hozzáférésre van szükség.
– Általánosítás: Az AI modellek jól teljesítenek azoknak a feltételeknek megfelelő időjárási körülmények esetében, amelyekre tanították őket. Ha az időjárási minták jelentősen változnak, az modelleket újra kell tanítani az általános hitelességük fenntartása érdekében.
Előnyök:
– Magasabb pontossággal lehet előrejelezni az időjárást tovább a jövőbe.
– A gyorsabb számítás lehetővé teszi a gyakoribb előrejelzések frissítését.
– Az AI modellek talán jobban alkalmazkodhatnak az éghajlatváltozás hatására változó időjárási mintákhoz.
Hátrányok:
– Jelentős számítási teljesítményt és adattárolási kapacitást igényel.
– Az esetleges elfogultság a modellben a tanító adatok korlátai miatt.
– A hosszú távú megbízhatóság a gyorsan változó éghajlati feltételek mellett még nem került alaposan kipróbálásra.
Azoknak, akik további információkra vágynak a Microsoft részvételéről az időjárás-előrejelzés területén, az alapvető domain link a következő: Microsoft.
Összességében a Microsoft AI felhasználásával elért áttörés az időjárás-előrejelzés területén jelentős értéket képviselhet különböző szektorok számára, a mezőgazdaságtól és a szállításon át az ügyeleti készültségig, lehetővé téve a pontosabb és hosszabb távú időjárási előrejelzéseket. Azonban a technikai, adathoz kapcsolódó és alkalmazkodási kihívásokat figyelembe kell venni ahogy a technológia tovább fejlődik.