Google revolutionerar väderprognoser med sin nya AI-modell. Den banbrytande teknologin kan generera exakta väderprognoser i skala och har presenterats som ett prisvärt alternativ till traditionella fysikbaserade prognoser. Känd som Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS), använder detta innovativa verktyg stora språkmodeller liknande ChatGPT, samt AI-skapat verktyg som Sora, som skapar videor från textmeddelanden.
Oöverträffad hastighet och prisvärdhet karakteriserar SEEDS väderscenarier. Till skillnad från konventionella prognosmodeller som är långsammare och dyrare accelererar SEEDS genereringen av flera väderscenarier eller ensembler. Denna kapacitet belystes i en studie publicerad i ’Science Advances’ den 29 mars. Behovet av korrekta prognoser ökar när klimatförändringarna förvärrar extrema väderförhållanden och gör att tidiga prognoser blir kritiska för att förbereda sig för och eventuellt förhindra katastrofer.
SEEDS utmanar de fysikbaserade prognosstandarderna. Nuvarande meteorologiska tjänster producerar prognoser genom att genomsnittligt olika modellerade prognoser, vilket ger ett antal möjliga framtida utfall. SEEDS tar däremot en annan ansats genom att producera modeller utifrån faktiska fysiska mätningar insamlade av väderorganisationer.
Googles forskare finner SEEDS överlägset effektivt. De drog slutsatsen att 10,000 prognoser krävs i en modell för att förutsäga händelser med endast 1% chans att inträffa. I stark kontrast kan SEEDS generera upp till 31 prognosensembler från endast en eller två ursprungliga prognoser. Denna avancerade teknologi testades mot den europeiska värmeböljan 2022 med historiska väderdata, vilket visar dess förmåga att förutsäga.
Googles AI-system överträffar US operativa ensemble i test. Sju dagar före värmeböljan 2022 gav den operativa ensemblen ingen indikation på den förestående händelsen, vilket tyder på att mindre uppsättningar med färre än 100 prognoser sannolikt skulle missa sådana händelser. Googles forskare framhäver de försumbara beräkningskostnaderna för SEEDS prognoser jämfört med nuvarande metoder samt systemets förmåga att köras effektivt på Google Cloud-arkitekturen, vilket antyder enkel skalbarhet med mer processorkraft.
Viktiga frågor och svar:
– Vad är SEEDS och hur fungerar det?
SEEDS, eller Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler, är en ny AI-modell utvecklad av Google som producerar väderprognoser. Den använder stora språkmodeller och AI-skapade verktyg för att snabbt generera flera väderscenarier, baserat på faktiska mätningar insamlade av väderorganisationer.
– Hur jämförs SEEDS med traditionella väderprognosmodeller?
Till skillnad från traditionella fysikbaserade modeller som kräver betydande beräkningskraft och tid för att generera prognoser, erbjuder SEEDS en snabbare och mer kostnadseffektiv lösning. Den har också förmågan att skapa flera ensembler av prognoser från färre ursprungliga prognoser.
– Varför är SEEDS särskilt relevant i klimatförändringens sammanhang?
När klimatförändringar leder till mer frekventa och allvarliga väderhändelser blir behovet av korrekta och tidiga prognoser mer kritiskt. SEEDS snabbhet och effektivitet kan spela en nyckelroll i att förbereda och svara på extrema väderförhållanden.
Frågor och kontroverser:
– Tillförlitlighet hos AI-prognoser: Det kan finnas skepsis inom meteorologsamhället angående tillförlitligheten hos AI-genererade prognoser jämfört med traditionella modeller som har utvecklats och finslipats under decennier.
– Datakvalitet och tillgänglighet: Effektiviteten hos SEEDS beror på kvaliteten och tillgängligheten av fysiska mätningar från väderorganisationer, vilket inte alltid är lättillgängligt eller standardiserat över olika regioner.
– Vetenskaplig acceptans: Att vinna acceptans från meteorologer och klimatforskare som är vana vid konventionella prognosmetoder kan vara utmanande.
Fördelar:
– Hastighet: SEEDS genererar prognoser mycket snabbare än traditionella metoder.
– Kostnad: Det är en mer prisvärd lösning, särskilt när det gäller beräkningsresurser.
– Skalbarhet: Systemet kan effektivt skalas upp med molnbaserad beräkningskraft, som Google Cloud.
Nackdelar:
– Tillförlitlighetsbekymmer: Potentiella frågor om noggrannheten och tillförlitligheten hos prognoser, särskilt eftersom SEEDS är en nyare teknologi jämfört med etablerade vädermodeller.
– Beroende av data: Modellens prestanda beror på tillgängligheten och noggrannheten hos indata.
– Integration med befintliga system: Tröghet att implementera SEEDS inom befintliga väderprognosramverk kan presentera utmaningar.
För att utforska mer om Google och dess initiativ inom teknik och AI, besök deras hemsida via följande länk: Google.