Het voorspellen van het weer is een essentieel hulpmiddel in ons dagelijks leven, waarmee we activiteiten kunnen plannen en ons kunnen voorbereiden op de aankomende omstandigheden. Echter, de nauwkeurigheid van voorspellingen neemt aanzienlijk af na vijf dagen. De opkomst van kunstmatige intelligentie (AI) heeft nieuwe mogelijkheden geopend voor het verbeteren van weersvoorspellingen.
Eén opmerkelijke toepassing van AI in weersvoorspellingen is GraphCast, ontwikkeld door Google DeepMind. Dit project maakt gebruik van geavanceerde technologie voor diep leren om nauwkeurige voorspellingen te doen tot tien dagen vooruit, waarmee het de industrienorm van het European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) overtreft.
GraphCast streeft ernaar om de voorspelling van extreme weersomstandigheden te verbeteren, die steeds vaker voorkomen. In een recente studie heeft GraphCast laten zien dat het in staat is om honderden weervariabelen wereldwijd te voorspellen, met een nauwkeurigheid van 90% vergeleken met traditionele modellen zoals HRES.
De benadering van GraphCast is gebaseerd op een Graph Neural Network (GNN), dat grafiekinputs gebruikt en de twee meest recente weertoestanden van de Aarde benut om voorspellingen te maken. Het model voorspelt de weersomstandigheden zes uur vooruit voor een breedte-lengte rooster met een resolutie van 0,25° dat de hele wereld bestrijkt. Het model houdt rekening met miljoenen roosterpunten, waarbij het oppervlaktevariabelen zoals temperatuur, windsnelheid en -richting, en gemiddelde zeeniveau-druk voorspelt, evenals atmosferische variabelen zoals luchtvochtigheid, windsnelheid en -richting, en temperatuur op 37 hoogte niveaus.
Om transparantie te garanderen en samenwerking binnen de wetenschappelijke gemeenschap te bevorderen, is GraphCast een open-source project. Door het model en de onderliggende gegevens te delen, wordt gehoopt dat meer geavanceerde methoden voor diep leren ontwikkeld kunnen worden om de weersvoorspellingen op middellange en lange termijn te verbeteren, met name gezien de klimaatverandering en toenemende extreme gebeurtenissen.
Het ECMWF, inzien
Veelgestelde Vragen (FAQ)
V: Wat is GraphCast?
A: GraphCast is een door AI aangedreven project voor weersvoorspellingen ontwikkeld door Google DeepMind. Het maakt gebruik van geavanceerde technologie voor diep leren om weersomstandigheden tot tien dagen vooruit te voorspellen.
V: Hoe nauwkeurig is GraphCast vergeleken met traditionele modellen?
A: In testen heeft GraphCast een grotere nauwkeurigheid laten zien in 90% van de gevallen in vergelijking met traditionele modellen zoals HRES. Het blinkt vooral uit in het voorspellen van extreme weersomstandigheden zoals tropische cyclonen, atmosferische rivieren en extreme temperaturen.
V: Hoe doet GraphCast voorspellingen?
A: GraphCast maakt gebruik van een Graph Neural Network (GNN) dat grafiekinputs gebruikt op basis van de twee meest recente weertoestanden van de Aarde. Het voorspelt weersomstandigheden voor een 0,25° breedte-lengte rooster en gebruikt oppervlakte- en atmosferische variabelen om locatiespecifieke voorspellingen te bieden.
V: Is GraphCast beschikbaar voor het publiek?
A: Ja, GraphCast is een open-source project, wat zorgt voor transparantie en samenwerking binnen de wetenschappelijke gemeenschap. Deze openheid heeft als doel de ontwikkeling van meer geavanceerde methoden voor diep leren voor weersvoorspellingen te stimuleren.
Sources:
[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 revistatenerife.com