Microsoft breekt nieuwe grond in weersvoorspellingen met hun initiatief om langere termijn voorspellingen nauwkeuriger te maken. Ze hebben kunstmatige intelligentiemodellen ontwikkeld die in staat zijn om weersomstandigheden tot 30 dagen vooruit te voorspellen, met als doel reisplanning te vergemakkelijken met groter vertrouwen.
Hun ontwikkelingsteam is erkend door ForecastWatch als de meest nauwkeurige wereldwijde weersvoorspellingsprovider vanaf maart 2023, maar ze rusten niet op hun lauweren. Aangekondigd via een Bing-blogpost deze week, tilt Microsoft Start de lat hoger met een onderzoeksrapport gehost op arXiv door Cornell University. Dit onderzoek toont aan dat Microsoft’s middellangetermijnvoorspellingsmodel de European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) overtreft in effectiviteit.
De innovatie achter het bijgewerkte systeem van Microsoft berust op een ingenieuze combinatie van vijf kunstmatige intelligentiemodellen en drie diepe leermethoden. Deze mix wordt gebruikt om enorme sets weerdata die over decennia zijn verzameld te verwerken, patronen te ontwarren en toekomstige weertrends met hoge nauwkeurigheid te voorspellen.
Het artikel beschrijft deze AI-modellen als functionerend op een vergelijkbare manier als traditionele numerieke weersvoorspelling (NWP) systemen. Ze beginnen met de huidige staat van onze atmosfeer die is vertegenwoordigd in een driedimensionale ruimte en projecteren deze naar de toekomst door geleidelijk voorspellingen te maken voor de komende uren.
Microsoft’s AI-modellen hebben een essentieel voordeel: door gebruik te maken van GPU-technologie kunnen ze voorspellingen sneller en met frequentere tussenpozen uitvoeren. Deze snelheid kan de nauwkeurigheid van voorspellingen aanzienlijk verbeteren.
Volgens Microsoft hebben deze AI-modellen de temperatuurfoutmetingen die worden gebruikt door ECMWF reeds overtroffen met 17% voor voorspellingen van één week en met 4% voor voorspellingen van vier weken. Ze zijn van plan dit innovatieve model te implementeren in Microsoft Start en zo uiterst betrouwbare weersvoorspellingen aan gebruikers aan te bieden.
Andere relevante feiten om te overwegen bij het bespreken van de vooruitgang in weersvoorspellingen via Microsoft’s AI zijn:
– Traditionele NWP-uitdagingen: Numerieke Weersvoorspelling (NWP) vertrouwt zwaar op supercomputers om de atmosfeer te simuleren met behulp van op fysica gebaseerde modellen. Deze modellen vereisen echter immense rekenkracht en kunnen beperkt zijn door de resolutie waarin ze de weersystemen simuleren. Dit heeft invloed op hun vermogen om kleine weergebeurtenissen nauwkeurig te voorspellen of aanzienlijke veranderingen vooraf.
– Data Assimilatie: AI-modellen, zoals die ontwikkeld door Microsoft, kunnen geavanceerde data-assimilatietechnieken bevatten. Deze technieken mengen observatiedata met modeldata om initiële omstandigheden te verbeteren, wat kan leiden tot mogelijk nauwkeurigere weersvoorspellingen.
– Klimaatveranderingseffect: Met het begin van klimaatverandering worden weerspatronen grilliger, wat naar verluidt nauwkeurige langdurige weersvoorspellingen uitdagender en cruciaal maakt. Op AI gebaseerde modellen zijn mogelijk beter uitgerust om zich aan deze veranderingen aan te passen en mogelijk nauwkeurigere voorspellingen te doen in een veranderend klimaat.
Belangrijke vragen en antwoorden:
– V: Waarom is de AI van Microsoft in staat om zo nauwkeurig het weer te voorspellen?
– A: De AI van Microsoft maakt gebruik van een combinatie van meerdere kunstmatige intelligentiemodellen en diepe leermethoden die uitgebreide datasets verwerken, patronen identificeren die traditionele modellen mogelijk missen. Het gebruik van GPU-technologie maakt het mogelijk om deze voorspellingen sneller en met grotere frequentie te laten plaatsvinden.
– V: Hoe verhoudt de AI van Microsoft zich tot traditionele methoden voor weersvoorspellingen?
– A: De AI van Microsoft heeft de temperatuurfoutmetingen van de European Centre for Medium-Range Weather Forecasts overtroffen, wat suggereert dat het potentieel biedt voor meer nauwkeurige voorspellingen, vooral voor middellangetermijnvoorspellingen.
Belangrijke Uitdagingen:
– Data Beschikbaarheid: Op AI gebaseerde weersvoorspellingsmodellen vereisen grote hoeveelheden historische weergegevens. De beschikbaarheid en kwaliteit van deze gegevens zijn essentieel voor de prestaties van het model.
– Rekenvereisten: Terwijl AI-modellen mogelijk sneller draaien dan traditionele NWP-benaderingen, is er nog steeds een aanzienlijke rekenkosten verbonden aan het trainen van deze modellen, waardoor toegang tot geavanceerde rekenbronnen noodzakelijk is.
– Generalisatie: AI-modellen presteren goed onder omstandigheden die vergelijkbaar zijn met de data waarop ze zijn getraind. Als weerspatronen aanzienlijk veranderen, moeten de modellen mogelijk opnieuw worden getraind om hun nauwkeurigheid te behouden.
Voordelen:
– Kan het weer verder vooruit voorspellen met hogere precisie.
– Snellere berekeningen maken frequentere forecast-updates mogelijk.
– AI-modellen kunnen zich mogelijk beter aanpassen aan veranderende weerspatronen door klimaatverandering.
Nadelen:
– Vereist aanzienlijke rekenkracht en capaciteit voor gegevensopslag.
– Potentiële bias in het model als gevolg van beperkingen in trainingsgegevens.
– De langdurige betrouwbaarheid onder snel veranderende klimaatomstandigheden moet nog grondig worden getest.
Voor wie geïnteresseerd is in meer informatie over de betrokkenheid van Microsoft bij weersvoorspellingen, is de belangrijkste domeinlink als volgt: Microsoft.
Over het algemeen heeft de door Microsoft gebruikte AI-technologie een potentieel om aanzienlijke waarde toe te voegen in verschillende sectoren, van landbouw en transport tot rampenbestrijding, door nauwkeurigere en langduriger weersvoorspellingen mogelijk te maken. Echter, technische, gegevensgerelateerde en adaptieve uitdagingen moeten worden overwogen naarmate de technologie blijft evolueren.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com