2020. 12. 16. - 09:45

Gyorsabb és pontosabb időjárás-előrejelzést ígér a mesterséges intelligencia

Gyorsabb és pontosabb időjárás-előrejelzést ígér a mesterséges intelligencia

Napjainkban az időjárás-előrejelzés a Föld legerősebb számítógépeitől származik, melyek számítások millióit hajtják végre. Ezt azonban a mesterséges intelligencia csak pontosíthatja.

Manapság az időjárás-előrejelzésről a létező legerősebb számítógépek gondoskodnak: ezek a monstrumok milliónyi számítást és kalkulációt hajtanak végre, hogy egyenleteket oldjanak meg a hőmérséklet, a szél, az esőzések és más időjárási események előrejelzésére.
 
A sebesség és a pontosság együttes igénye azonban még a legmodernebb számítógépeket is kihívás elé állítja.
 
A jövő ugyanakkor gyökeresen más megközelítést alkalmazhat. A Washingtoni Egyetem (UW) és a Microsoft Research közelmúltban kötött együttműködése azt sugallja, hogy a mesterséges intelligencia (MI) képes elemezni a múltbeli időjárási mintázatokat a jövőbeli események megjósolásához, sokkal hatékonyabban és – egy napon a jövőben - potenciálisan pontosabban is, mint a mai technológia. Olvasd el: Majdnem azonnali időjárás-előrejelzésre képes az MI a Google szerint
 
Gyorsabb és pontosabb időjárás-előrejelzést jelenthet a mesterséges intelligencia használata
Gyorsabb és pontosabb időjárás-előrejelzést jelenthet a mesterséges intelligencia használata
 
A lényeg, hogy az újonnan kifejlesztett globális időjárási modell az elmúlt 40 év időjárási adataira alapozza az előrejelzéseket, nem pedig a részletes fizikai számításokra.
 
Az adat-alapú mesterséges intelligencia modell képes csaknem ugyanúgy, de sokkal gyorsabban szimulálni egy év időjárását a világ minden tájáról, mint a hagyományos modellek – s hasonló ismételt lépéseket tesz egyik előrejelzésről a másikra – számolt be egy dokumentum, melyet a Journal of Advances in Modeling Earth Systems szaklap közölt.
 
„A gépi tanulás lényegében a mintafelismerés terén végez felbecsülhetetlen munkát – emelte ki Jonathan Weyn, aki a légköri tudományok doktori fokozata részeként végezte a kutatást. - Lát egy tipikus mintát, felismeri, hogyan fejlődik ez általában, majd az elmúlt 40 év adatai alapján látott példák alapján dönt arról, hogy mi következik.”
 
Bár az új modell nem meglepő módon még kevésbé pontos, mint napjaink legnépszerűbb előrejelzési modelljei, a jelenlegi mesterséges intelligencia dizájn nagyjából 7000-szer kevesebb számítási energiát használ, hogy elkészítse az előrejelzéseket a Föld azonos számú pontjaira. Az pedig nem kérdés, hogy a kevesebb számítási munka gyorsabb eredményt jelent.
 
A sebesség fokozása az előrejelző központok számára lehetővé tenné, hogy több, bár kissé eltérő kiindulási feltételekkel rendelkező modellt futtassanak, az úgynevezett „együttes előrejelzés” technikát alkalmazzák, melynek köszönhetően az időjárás-előrejelzések az események várható eredményeinek egész körét fedik le - például azt is megmondják, hol képződhet hurrikán. Olvasd el: Drónok mérik fel a károkat hurrikán után
 
Dale Durran író, az UW légköri tudományok professzora megjegyezte: ebben a megközelítésben jóval nagyobb hatékonyság rejlik, s ez az, ami igazán fontos benne. Hozzátette: lehetővé teheti a kiszámíthatóság problémáinak kezelését, mivel elég gyors modell áll majd rendelkezésükre igen nagy halmazok működtetéséhez.
 
Rich Caruana, a tanulmány társ-szerzője, a Microsoft Research munkatársa már korábban megkereste az UW csoportot, hogy mesterséges intelligenciát alkalmazó projektet javasoljon, mely a fizikai törvényekre támaszkodás nélkül, történelmi adatokon alapuló időjárási előrejelzéseket készít. Weyn egy informatikai tanfolyamon vett részt a gépi tanulás témájában a Washingtoni Egyetemen, s úgy döntött, foglalkozik a projekttel.
 
Mint mondta: a múltbeli időjárási adatokkal edzést követően a mesterséges intelligencia algoritmus képes kapcsolatokat felmutatni különböző változók között, amelyekre a fizikai egyenletek egyszerűen nem képesek. „Megengedhetjük magunknak, hogy sokkal kevesebb változót használjunk, s ezért sokkal gyorsabb modellt készítsünk” – fogalmazott a kutató.
 
 
László Adrienn
 

 

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.

 

gyulai_vafurdo

profight_banner.