Google revolutioneert de weersvoorspelling met zijn nieuwe AI-model. De baanbrekende technologie kan nauwkeurige weersvoorspellingen op grote schaal genereren en is onthuld als een budgetvriendelijk alternatief voor traditionele op fysica gebaseerde voorspellingen. De Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS), zoals dit innovatieve gereedschap bekend staat, maakt gebruik van grote taalmodellen vergelijkbaar met ChatGPT, evenals AI-creatiegereedschappen zoals Sora, die video’s produceert van tekstberichten.
Ongeëvenaarde snelheid en betaalbaarheid kenmerken SEEDS-weersscenario’s. In tegenstelling tot conventionele voorspellingsmodellen die langzamer en duurder zijn, versnelt SEEDS de generatie van meerdere weerscenario’s of ensembles. Deze capaciteit werd toegelicht in een studie gepubliceerd in ‘Science Advances’ op 29 maart. De behoefte aan nauwkeurige voorspellingen neemt toe naarmate klimaatverandering extreme weersomstandigheden verergert, waardoor tijdige voorspellingen cruciaal zijn om voor te bereiden op en mogelijk rampen te voorkomen.
SEEDS daagt de op fysica gebaseerde voorspellingsnormen uit. Huidige meteorologische diensten produceren voorspellingen door verschillende gemodelleerde voorspellingen te middelen, waardoor een reeks mogelijke toekomstige uitkomsten ontstaat. SEEDS daarentegen neemt een andere benadering door modellen te produceren op basis van feitelijke fysieke metingen verzameld door weersorganisaties.
Google-wetenschappers vinden SEEDS opmerkelijk efficiënt. Ze concludeerden dat er 10.000 voorspellingen nodig zijn in een model voor het voorspellen van gebeurtenissen met slechts 1% kans op voorkomen. In schril contrast kan SEEDS tot 31 voorspellingsensembles opleveren uit slechts één of twee beginvoorspellingen. Deze geavanceerde technologie werd getest tegen de Europese hittegolf van 2022 met behulp van historische weergegevens en toonde daarmee zijn voorspellende kracht.
Het AI-systeem van Google presteert beter dan het operationele ensemble van de VS in de test. Zeven dagen voor de hittegolf van 2022 gaf het operationele ensemble geen indicatie van het aanstaande evenement, wat aangeeft dat kleinere sets met minder dan 100 voorspellingen waarschijnlijk dergelijke gebeurtenissen zouden missen. De wetenschappers van Google benadrukken de verwaarloosbare computationele kosten van SEEDS-voorspellingen in vergelijking met huidige methoden, en de mogelijkheid van het systeem om efficiënt te draaien op Google Cloud-architectuur, wat wijst op eenvoudige schaalbaarheid met meer verwerkingskracht.
Belangrijke vragen en antwoorden:
– Wat is SEEDS en hoe werkt het?
SEEDS, of Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler, is een nieuw AI-model ontwikkeld door Google dat weersvoorspellingen genereert. Het maakt gebruik van grote taalmodellen en AI-creatiegereedschappen om snel meerdere weersscenario’s te genereren, gebaseerd op daadwerkelijke metingen verzameld door weersorganisaties.
– Hoe verhoudt SEEDS zich tot traditionele weersvoorspellingsmodellen?
In tegenstelling tot traditionele op fysica gebaseerde modellen die aanzienlijke rekenkracht en tijd vereisen om voorspellingen te genereren, biedt SEEDS een snellere en kosteneffectievere oplossing. het heeft ook de mogelijkheid om meerdere ensembles van voorspellingen te creëren uit minder initiële voorspellingen.
– Waarom is SEEDS met name relevant in de context van klimaatverandering?
Naarmate klimaatverandering leidt tot frequente en ernstige weersgebeurtenissen, wordt de behoefte aan nauwkeurige en tijdige voorspellingen kritieker. De snelheid en efficiëntie van SEEDS zouden een belangrijke rol kunnen spelen bij de voorbereiding en respons op extreme weersomstandigheden.
Belangrijke uitdagingen en controverses:
– Betrouwbaarheid van AI-voorspellingen: Er kan scepsis zijn in de meteorologische gemeenschap over de betrouwbaarheid van door AI gegenereerde voorspellingen in vergelijking met traditionele modellen die decennialang zijn ontwikkeld en verfijnd.
– Datakwaliteit en toegankelijkheid: De effectiviteit van SEEDS is afhankelijk van de kwaliteit en beschikbaarheid van fysieke metingen van weersorganisaties, die niet altijd gemakkelijk toegankelijk of gestandaardiseerd kunnen zijn in verschillende regio’s.
– Wetenschappelijke acceptatie: Acceptatie krijgen van meteorologen en klimaatwetenschappers die gewend zijn aan conventionele voorspellingsmethoden kan uitdagend zijn.
Voordelen:
– Snelheid: SEEDS genereert voorspellingen veel sneller dan traditionele methoden.
– Kosten: Het is een betaalbare oplossing, vooral wat betreft rekenkracht.
– Schaalbaarheid: Het systeem kan efficiënt worden opgeschaald met behulp van cloud computingkracht, zoals Google Cloud.
Nadelen:
– Zorgen over betrouwbaarheid: Mogelijke vragen over de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van voorspellingen, vooral omdat SEEDS een nieuwere technologie is in vergelijking met gevestigde weersmodellen.
– Afhankelijkheid van gegevens: De prestaties van het model zijn afhankelijk van de beschikbaarheid en nauwkeurigheid van invoergegevens.
– Integratie met bestaande systemen: Inertie om SEEDS te implementeren binnen bestaande weersvoorspellingskaders kan uitdagingen met zich meebrengen.
Om meer te weten te komen over Google en zijn initiatieven op het gebied van technologie en AI, kunt u hun hoofdwebsite bezoeken via de volgende link: Google.