Con l’aiuto dell’intelligenza artificiale, le previsioni meteorologiche possono essere generate più velocemente

L’intelligenza artificiale avrebbe potuto mostrare la forza di Storm Polly in precedenza nelle previsioni del tempo? Le previsioni meteorologiche vengono eseguite utilizzando modelli computazionali di grandi dimensioni. Calcolano come cambierà lo stato dell’atmosfera nelle prossime ore o giorni, sulla base di principi fisici relativi a radiazioni, nuvolosità, venti e precipitazioni, tra le altre cose. Tale anticipazione non è mai perfetta e l’atmosfera sempre caotica è difficile da spiegare. È particolarmente difficile prevedere la posizione esatta della doccia.

L’intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di migliorare significativamente la previsione nei prossimi anni. Ciò è stato dimostrato in due diversi studi prospettiva globale E precipitazioni localiche è una rivista scientifica natura Pubblicato mer.

Riconoscimento del modello

L’intelligenza artificiale (AI) è molto adatta per imparare a riconoscere modelli in grandi quantità di dati, come è già stato dimostrato in molte applicazioni. Quindi sono in corso molti esperimenti per vedere se l’intelligenza artificiale può anche fornire vantaggi per fare previsioni meteorologiche. Ma per molto tempo l’IA ha avuto prestazioni inferiori.

Prima cerca quello natura I post ora, dei ricercatori della cinese Huawei, mostrano un modello meteorologico AI che può fare previsioni globali fino a una settimana prima. È stato addestrato su 39 anni di dati meteorologici storici. Le prestazioni del modello sono paragonabili a quelle degli attuali modelli meteorologici che effettuano previsioni su questa larga scala.

La particolarità è che il modello AI fornisce risultati 10.000 volte più velocemente. Questa velocità è un vantaggio importante, perché l’esecuzione di modelli meteorologici attuali richiede molta potenza del computer. Molti uffici meteorologici eseguono il modello più volte per prevedere, ogni volta con valori iniziali leggermente diversi. La previsione finale è una previsione probabilistica basata su questi diversi risultati. Se questo processo potesse essere molto più veloce, risparmierebbe capacità, tempo ed energia del computer.

L’ho trovato abbastanza metodicamente ingegnoso

Maurizio Schmitz KNMI

“Questo modello sta suscitando molto scalpore nel mondo meteorologico. È stato pubblico per un po’, quindi la gente lo capisce davvero.” può essere testato conafferma Maurice Schmitz, che si occupa di ricerca e sviluppo nel campo dei modelli meteorologici presso KNMI e che sta anche studiando cosa potrebbe significare l’intelligenza artificiale per KNMI: “La velocità è fantastica. I modelli che usiamo ora dividono il mondo in parti e risolvono tutti i tipi di equazioni matematiche per ogni parte. Il calcolo richiede molto tempo e viene eseguito in pochi minuti, anche 15 giorni prima. Il modello di intelligenza artificiale è stato addestrato su molti dati, il che ha richiesto anche molto tempo, ma ora che è stato sviluppato, è richiesta pochissima potenza di calcolo. A proposito, questo modello fa ancora molto affidamento sui dati del Centro meteorologico europeo, sia per i dati di addestramento che per i valori grezzi che il modello AI utilizza nei calcoli”.

“Il modello funziona bene su una serie di variabili, a volte meglio dei migliori modelli meteorologici globali, e questo è davvero un risultato”, afferma Schmitz. Ma lo studio non mostra nulla sulle precipitazioni, mentre questo, ovviamente, è molto importante. Posso immaginare che tra qualche anno verrà utilizzata una sorta di modello ibrido per questo tipo di proiezioni. I modelli AI vengono quindi utilizzati, ad esempio, per elaborare i risultati dei modelli meteorologici esistenti al fine di correggerli, cosa che stiamo studiando anche presso KNMI.

Forti piogge locali

La seconda inchiesta natura Si concentra interamente sulla previsione delle precipitazioni a breve termine. Acquazzoni locali particolarmente intensi causano molti pericoli e disagi, quindi i miglioramenti in quest’area sono preziosi. I ricercatori (dell’Università della California, Berkeley negli Stati Uniti e della Tsinghua University di Pechino, in Cina) hanno realizzato quello che viene chiamato un modello di “nowcasting”. In tali modelli, l’area è suddivisa in piccoli quadrati e un breve sguardo avanti – in questo caso fino a tre ore in quadrati di 2 x 2 chilometri. Ciò che è notevole nel modello di teletrasporto AI è che non coinvolge solo il riconoscimento di schemi, ma anche parte della fisica alla base dei processi nell’atmosfera. Il modello AI supera i modelli di trasmissione televisiva esistenti nel 71% dei casi.

“L’ho trovato metodologicamente molto innovativo”, afferma Schmitz. “Poiché è coinvolta anche un po’ di fisica, è possibile ottenere previsioni migliori dall’intelligenza artificiale che guarda solo le immagini delle precipitazioni dal radar. E i nostri attuali modelli numerici non sono molto bravi a prevedere e prevedere gli acquazzoni istantanei. Immagino anche una forma ibrida di l’approccio attuale ei modelli di IA Con il nowcasting.

“Lo svantaggio dell’intelligenza artificiale è che è valido solo quanto i dati su cui è stato addestrato. La domanda è come affrontare i nuovi estremi”, afferma Schmitz. “A causa del cambiamento climatico, è più probabile che viviamo esperienze estreme tempo atmosferico. Non puoi addestrare il modello così facilmente, devi inventare qualcosa di intelligente per questo”.