Kevin TopolskyШтучний інтелект трансформував спосіб, яким ми передбачаємо екстремальні погодні явища, такі як урагани, торнадо та повені. Аналізуючи історичні дані та поточні метеорологічні умови, системи штучного інтелекту можуть виокремити закономірності та прогнозувати небезпечні явища з більшою точністю. Цей прогрес дозволяє владам передчасно попередити населення та вжити проактивних заходів для мінімізації збитків. У 2023 році сфера прогнозування погоди пережила революцію, коли прогнози на основі штучного інтелекту вийшли на перший план.
Традиційні методи прогнозування погоди ґрунтуються на створенні цифрової тривимірної сітки для точного відтворення початкового стану атмосфери. Складні рівняння використовуються для прогнозування еволюції атмосфери у наступні години та дні. Протягом років дослідники зосереджувалися на поліпшенні цих прогнозів шляхом підвищення роздільної здатності сітки та виверження рівнянь.
Останнє покоління розрахунків прогнозування погоди, заснованих на штучному інтелекті, використовує інший підхід шляхом аналізу ініціалізованих даних за кілька років. Ці інструменти штучного інтелекту, хоча і не містять фізичних рівнянь, відзначаються високою точністю та надають прогнози набагато швидше за традиційні методи, виокремлюючи тенденції у ініціалізованих даних за останні десятиліття.
У секторах, таких як торгівля сировиною, точне прогнозування погоди відіграє ключову роль у спекуляціях цінами на товари, енергію та сировину. Гнучкість, яку пропонують моделі штучного інтелекту щодо адаптації горизонтів прогнозування та прискорення строків прогнозування, є надзвичайно цінною. Нейронні мережі, зокрема моделі глибокого навчання, можуть виявляти складні закономірності в обширних наборах даних, завдання, яке неможливо виконати за допомогою традиційних методів аналізу.
Дослідження показують, що моделі на основі нейронних мереж можуть підвищити точність прогнозування погоди на кілька днів вперед, надаючи більш точні прогнози щодо опадів, бурь та флуктуацій температури. Західні експерти підкреслюють використання автоматизованих систем попередження про погоду, приведених в дію штучним інтелектом, для моніторингу в реальному часі та аналізу метеорологічних даних. Наприклад, система на основі штучного інтелекту може видавати повідомлення про час початку та інтенсивність майбутньої бурі, дозволяючи людям ефективно готуватися та зменшувати ризики для безпеки.
