Meteorologijos srityje dirbančius specialistus pasiekė naujausias žinia: dirbtinio intelekto technologijos sunaudojo tradicinius orų modelius, atverdamos naujas galimybes orų prognozavimui. Europos Centro vidutinio laikotarpio orų prognozės modelis (ECMWF), panaudodamas dirbtinio intelekto algoritmus, neseniai pademonstravo savo gebėjimus numatyti būsimą potencialaus tropinio ciklono trajektoriją ir stiprį už šiaurės vakarų Australijos krantų. Šis revoliucinis žingsnis viršijo tradicinių orų modelių galimybes, įkvepdamas įdomumą bei smalsumą tarp meteorologų visame pasaulyje.
Tropinėms ciklonams būdingas nepastovumas, kuris sudaro iššūkį jų prognozavimui. Daugelis prognozių modelių dažnai susiduria su sunkumais tiksliai nustatyti šių oro sąlygų ateities kelią ir intensyvumą. Tačiau dirbtinio intelekto varomo ECMWF modelio sukūrė Europos Centro vidutinio laikotarpio orų prognozėms (ECMWF), ir jis parodė didelį potencialą spręsti šį klausimą.
Skirtingi orų modeliai buvo palyginti, įskaitant tris gerai žinomus skaitinius orų prognozavimo (NWP) modelius ir AI varomo ECMWF modelio prognozavimą. Palyginimo vaizde viršutinis skydelis rodo tropinius ciklonus šalia Australijos šiaurės vakarų krantų, o dešinysis apačios skydelis atskleidė AI varomo modelio prognozavimą silpnesnio žemos slėgio srities toliau į šiaurę.
Iš analizės tapo aišku, kad AI varomas ECMWF modelis išsiskyrė savo tikslumu. 11 val. AEDT naktį, sekmadienį, kovo 17 d., paimta palydovo nuotrauka ir vidutinių jūros lygių spaudimo lentelė patvirtino, kad tropinis žemumas liko labai arti prognozuotų AIFA-G ir ECMWF-AIFS modelių. Nepaisant to, kad šis suvokimas pripažino tašką tiek AI modeliui, tiek NWP modeliams, GFS ir ECMWF-HRES modeliai nepakankamai tiksliai numatė audros vietą.
MSLP analizė toliau atskleidė, kad tropinio žemo centrinis slėgis buvo 999 hPa kovo 17 dieną 11 val. AEDT. Tačiau modelių prognozės penkias dienas anksčiau smarkiai išsiskyrė. ECMWF modelis prognozavo centrinį slėgį 981 hPa, GFS modelis – 968 hPa, ACCESS-G modelis – 981 hPa, o AI varomas ECMWF-AIFS modelis – 997 hPa. Įspūdingai, AI paremtas modelis buvo artimiausias tikrovės slėgiui, nukrypęs vos 2 hPa. Priešingai, NWP modeliai nuklydo nuo 18 iki 31 hPa.
Be abejo, šis sėkmingas atvejo tyrimas pabrėžia dirbtinio intelekto pagrindu veikiančių orų modelių potencialą tiksliai prognozuojant tropinius ciklonus. Tačiau svarbu pripažinti, kad tai tik vienas atvejis iš vieno oro sistemos. Papildomi realaus pasaulio bandymai būtini norint pilnai suvokti dirbtinio intelekto grįstų orų modelių operatyvinį potencialą.
DUK:
Q: Kas skiria AI varomas orų modelius nuo tradicinių modelių?
AI varomi orų modeliai naudoja dirbtinio intelekto algoritmus apdoroti didžiulius kiekius duomenų ir atpažinti rašytinius, kurie gali būti praleisti tradicinių modelių. Tai leidžia jiems daryti tikslesnes prognozes, ypač kompleksiškomis orų prognozių sąlygomis, pvz., tropiniai ciklonai.
Q: Kaip veikia AI varomas ECMWF modelis?
AI varomas ECMWF modelis naudoja pažangius algoritmus ir mašininio mokymosi technologijas, kad galėtų analizuoti meteorologinius duomenis ir imituoti oro sistemų elgesį. Tai leidžia jam generuoti labai tikslias prognozes, nustatant sudėtingas ryšio ir modelių santykius duomenyse.
Q: Kas yra skaitiniai orų prognozavimo (NWP) modeliai?
Skaitiniai orų prognozavimo modeliai yra kompiuterinės priemonės, naudojamos meteorologų, norint numatyti ir prognozuoti atmosferos sąlygas. Šie modeliai naudoja matematinius lygtis, kad galėtų atstovauti fiziniais procesais, vykstančiais atmosferoje ir generuoti prognozes pagrįstas pradinėmis sąlygomis ir ribiniais duomenimis.
Šaltiniai:
– Europos Centro vidutinio laikotarpio orų prognozės (ECMWF)
– Meteorologijos biuras (Australija)
The source of the article is from the blog agogs.sk