Microsoft na področju napovedovanja vremena stopa na nova tla s svojo iniciativo za večjo natančnost dolgoročnih napovedi. Razvili so modele umetne inteligence, ki so zmožni napovedati vremenske razmere do 30 dni vnaprej, s ciljem olajšati načrtovanje potovanj z večjo gotovostjo.
Njihova razvojna ekipa je bila marca 2023 priznana s strani ForecastWatch kot najbolj natančen ponudnik globalnih vremenskih napovedi, toda ne počivajo na lovorikah. Kot so sporočili v blog objavi Binga ta teden, Microsoft Start potiska meje s študijo, ki jo gosti arXiv Cornell univerzitete. Ta študija prikazuje, da je Microsoftov model srednjeročne napovedi presegel Evropski center za srednjeročne vremenske napovedi (ECMWF) po učinkovitosti.
Inovacija za Microsoftovim posodobljenim sistemom leži v genialni kombinaciji petih modelov umetne inteligence in treh arhitektur globokega učenja. Ta kombinacija se uporablja za obdelavo ogromnih nizov vremenksih podatkov, zbranih prek desetletij, odkrivanje vzorcev za napovedovanje bodočih trendov vremena z visoko natančnostjo.
V študiji so ti modeli umetne inteligence opisani kot delujoči podobno kot tradicionalni sistemi numeričnega napovedovanja vremena (NWP). Začnejo z aktualnim stanjem naše atmosfere, predstavljenim v tridimenzionalnem prostoru, in ga projicirajo v prihodnost, postopoma ustvarjajo napovedi za naslednje ure.
Microsoftovi modeli umetne inteligence se ponašajo z bistveno prednostjo: z uporabo tehnologije GPU lahko napovedujejo hitreje in v krajših intervalih. Ta hitrost lahko bistveno izboljša natančnost napovedi.
Po navedbah Microsofta so že presegli metrike napak v temperaturi, uporabljene pri ECMWF, za 17% pri napovedih za en teden in za 4% pri napovedih za štiri tedne. Načrtujejo, da bodo ta inovativni model implementirali v Microsoft Start, tako da bodo uporabnikom ponudili izjemno zanesljive vremenske napovedi.
Druge relevantne dejstva, ki jih velja upoštevati pri razpravljanju o napredku na področju napovedovanja vremena prek Microsoftove umetne inteligence, vključujejo:
– Izzivi tradicionalnega NWP: Numerično napovedovanje vremena (NWP) zelo zanaša na super računalnike za simulacijo atmosfere z uporabo modelov na fizikalnih osnovah. Vendar pa ti modeli zahtevajo ogromne računske vire, in so lahko omejeni z ločljivostjo, s katero simulirajo vremenske sisteme. To vpliva na njihovo sposobnost natančnega napovedovanja dogodkov vremena na majhnem območju ali večjih sprememb vnaprej.
– Asimilacija podatkov: Modeli umetne inteligence, kot so tisti, ki jih je razvil Microsoft, lahko uporabljajo napredne tehnike asimilacije podatkov. Te tehnike združujejo opazovalne podatke z modelnimi podatki za izboljšanje začetnih pogojev, kar lahko vodi do potencialno natančnejših vremenskih napovedi.
– Vpliv podnebnih sprememb: Z začetkom podnebnih sprememb postajajo vremenski vzorci bolj nepredvidljivi, kar po mnenju nekaterih otežuje in poudarja pomen natančnega dolgoročnega napovedovanja vremena. Modeli na osnovi umetne inteligence so lahko bolje opremljeni za prilagajanje tem spremembam in potencialno zagotavljanje natančnejših napovedi v spremenljivem podnebju.
Ključna vprašanja in odgovori:
– V: Zakaj je Microsoftova umetna inteligenca zmožna tako natančno napovedovati vreme?
– O: Microsoftova umetna inteligenca združuje več modelov umetne inteligence in arhitektur globokega učenja, ki obdelujejo obsežne nize podatkov ter prepoznavajo vzorce, ki bi jih tradicionalni modeli morda spregledali. Uporaba tehnologije GPU omogoča, da se napovedi izvajajo hitreje in pogosteje.
– V: Kako se Microsoftova umetna inteligenca primerja s tradicionalnimi metodami napovedovanja vremena?
– O: Microsoftova umetna inteligenca je presegla metrike napak v temperaturi Evropskega centra za srednjeročne vremenske napovedi, kar nakazuje, da lahko ponuja bolj natančne napovedi, še posebej za srednjeročne napovedi.
Ključni izzivi:
– Razpoložljivost podatkov: Modeli napovedovanja vremena, ki jih poganja umetna inteligenca, zahtevajo velike količine zgodovinskih vremenskih podatkov. Razpoložljivost in kakovost teh podatkov sta ključni za delovanje modela.
– Računske zahteve: Čeprav lahko modeli umetne inteligence delujejo hitreje kot tradicionalni pristopi NWP, še vedno obstaja pomembna računska cena povezana z učenjem teh modelov, kar zahteva dostop do naprednih računalniških virov.
– Generalizacija: Modeli umetne inteligence dobro delujejo v pogojih, podobnih podatkom, na katerih so bili usposobljeni. Če se vremenski vzorci bistveno spremenijo, se morajo modeli morda ponovno trenirati, da ohranijo natančnost.
Prednosti:
– Zmožnost napovedovanja vremena dlje v naprej z večjo natančnostjo.
– Hitrejše računanje omogoča pogostejše posodobitve napovedi.
– Modeli umetne inteligence bi se lahko bolje prilagodili spremembi vremenskih vzorcev zaradi podnebnih sprememb.
Slabosti:
– Zahteva pomembno računsko moč in kapaciteto za shranjevanje podatkov.
– Potencialna pristranskost modela zaradi omejitev podatkov usposabljanja.
– Dolgoročna zanesljivost v negotovem podnebju bo treba v prihodnosti temeljito preizkusiti.
Za vse, ki jih dodatne informacije o Microsoftovem vključevanju v napovedovanje vremena zanimajo, je glavna domena na voljo na naslednji povezavi: Microsoft.
Na splošno ima Microsoftov preboj v napovedovanju vremena z uporabo umetne inteligence potencial, da prinese pomembno dodano vrednost na različnih področjih, od kmetijstva in prometa do pripravljenosti na nesreče, s tem omogočajoč bolj natančne in dolgoročne napovedi vremena. Kljub temu pa je treba upoštevati tehnične, podatkovne in prilagoditvene izzive, ko tehnologija še naprej napreduje.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com