Să ne imaginăm o lume în care prognoza meteo este la fel de precisă precum o aplicație de navigație de pe smartphone, iar alegerea rutei unei călătorii numai este învăluită în ambiguitatea predicțiilor vremii. Ei bine, această viziune nu mai este un vis îndepărtat, ci devine tot mai repede o realitate mulțumită impactului revoluționar al inteligenței artificiale (artificial intelligence) și învățării automate (machine learning) asupra meteorologiei.
Inteligența artificială (AI), datorită remarcabilei sale capacități de a procesa volume imense de date pentru de descoperi tipare complicate, anunță o nouă eră în prognoza meteo. Jucători importanți pe piața tehnologiei, cum sunt Google Research, Google Deepmind și Huawei, au demonstrat recent capacitatea modelelor bazate pe machine learning (ML) să depășească metodele standard de predicție a vremii, având nevoie doar de o fracțiune din puterea de calcul necesară acestora.
De la a furniza fermierilor prognoze agricole precise până la a prezice traiectoriile cicloanelor periculoase, AI și ML transformă modul în care interacționăm și înțelegem vremea. Haideți să explorăm rolul transformator jucat de inteligența artificială în prognoza meteorologică, știința din spatele acesteia și potențialele îmbunătățiri revoluționare pe care aceasta le aduce, precum și încercările care ne așteaptă în încercarea noastră de a prezice imprevizibilul!
Prognoza meteo, metoda tradițională
Timp de decenii, meteorologii s-au bazat pe ecuații fizice complexe ale atmosferei pentru a genera prognoze. În principiu, dacă sunt cunoscute condițiile actuale ale vremii, cum sunt vântul, presiunea și precipitațiile, pot fi generate prognoze meteorologice complete. Totuși, aceste ecuații sunt adesea inadecvate și nu pot surprinde pe deplin natura schimbătoare a sistemelor meteorologice planetare. Micile modificări în măsurarea condițiilor atmosferice sau în interpretarea ecuațiilor pot duce la prognoze total eronate.
În ciuda acestor dificultăți majore, oamenii de știință au îmbunătățit semnificativ aceste modele tradiționale, prin rafinarea ecuațiilor și reducerea erorilor. Dar aceste îmbunătățiri sunt costisitoare, deoarece ele au nevoie de o mare putere de calcul și de cunoștințe detaliate. De asemenea, aceste modele nu funcționează în domeniile în care nu există ecuații precise și metode numerice solide, așa cum este cazul prognozei valurilor de căldură sau al precipitațiilor pe termen scurt.
Ce este machine learning (învățarea automată)?
Machine learning (ML) este un subset al inteligenței artificiale (AI) care se axează pe construcția sistemelor care pot învăța – sau își pot îmbunătăți performanțele – în funcție de datele pe care le procesează. Inteligența artificială este un termen vast care se referă la sisteme sau mașini care imită inteligența umană. Termenii machine learning și AI sunt adesea puși în discuție împreună și utilizați uneori în mod interschimbabil, dar nu înseamnă același lucru. O diferență importantă este aceea că, deși toate sistemele machine learning sunt AI, nu toate AI sunt machine learning. (Sursa: ORACLE)
O altă provocare a modelelor tradiționale este reprezentată de gestionarea intervalelor de timp pentru care se face prognoza. De cele mai multe ori, oamenii sunt interesați de prognoza vremii pe câteva ore sau câteva zile. Pe de altă parte, oamenii de știință și cercetătorii în domeniul mediului caută tipare climatice care se dezvoltă pe mai multe zeci de ani. Pentru a satisface aceste cerințe multiple este necesare conceperea unor ecuații diferite sau a unor algoritmi care au nevoie de resurse de calcul substanțiale.
Inteligența artificială se alătură prognozei
Modelele AI, în special cele bazate pe ML, sunt un tip de tehnologie ce permite computerelor să învețe din date și să-și îmbunătățească performanțele în timp, așa cum oamenii învață din experiență. La baza sa, ML implica alimentarea unui computer cu volume mari de date, de la fotografii până la numere sau text. Apoi acest sistem caută tipare și reguli în datele primite, împreună cu o funcție care îl informează despre cât de bune sunt predicțiile sale în raport cu realitatea din teren.
Ca urmare, prin utilizarea modelelor bazate pe machine learning, care sunt „antrenate” cu ajutorul unor cantități imense de date meteorologice, ne putem folosite de tiparele meteorologice istorice pentru de prezice vremea din viitor cu o mai mare acuratețe și eficiență. Trebuie subliniat că aceste modele nu doar lucrează cu date, ci ele și învață din acestea, identificând tipare și tendințe pe care modelele tradiționale le-ar putea trece cu vederea.
Ilustrație a fluxului de lucru al modelelor de prognoză meteo bazate pe machine learning (ML).
Integrarea AI și ML în meteorologie marchează o schimbare de paradigmă. În urmă cu câteva luni, studii atât de la Google Deepmind, cât și de la Huawei au demonstrat puterea modelelor bazate pe inteligență artificială, care sunt deosebit de adaptate la a înțelege fenomene complexe, cum ar fi predicțiile climatice pe termen lung și evenimentele meteorologice extreme, pe care metodele tradiționale se chinuie adesea să le prognozeze cu acuratețe. Mai recent, Google Research și Google Deepmind și-au anunțat cel mai recent model hibrid, care combină metodele bazate pe fizică testate în timp și tehnicile ML centrate pe învățare.
Mai exact, acest model hibrid are două părți principale. Prima parte, trunchiul, se numește nucleu dinamic, care este similar cu metoda tradițională și este construit pe un set de ecuații bazate pe fizică. Această primă parte împarte suprafața Pământului într-o grilă 3D gigantică și calculează vântul, căldura și umiditatea pentru fiecare punct al grilei. Acest lucru ajută la înțelegerea modului în care diferitele puncte interacționează între ele din punctul de vedere al vremii.
A doua parte, numită modulul de fizică învățată, se completează ca ramurile de pe trunchi. El se ocupă de aspecte meteorologice mai nuanțate pe care trunchiul nu le poate capta pe deplin, cum ar fi modul în care se formează norii, unde și când ar putea ploua și modul în care lumina soarelui interacționează cu Pământul. În special, sunt utilizate modele ML pentru a prelua date despre vremea curentă și pentru a prezice ce schimbări ar putea avea loc în momentul următor.
Pe scurt, modelul hibrid funcționează combinând aceste două părți într-un proces pas cu pas. Începe cu vremea curentă, folosește nucleul dinamic pentru a face niște predicții inițiale, iar apoi modulul de fizică învățată rafinează aceste predicții adăugând mai multe detalii. Acest proces se repetă în mod iterativ, avansând modelul pentru a face predicții pentru intervalul de timp dorit.
O comparație ilustrată între modelele tradiționale și cele bazate pe machine learning (ML).
În timp ce metodele numerice tradiționale cheltuiesc mult timp și putere de calcul asupra detaliilor fizice, modelul hibrid eficientizează acest lucru, făcând întregul proces mai rapid și mai eficient cu ajutorul inteligenței artificiale. Prin urmare, modelul hibrid excelează în îmbunătățirea prognozelor meteo pe termen scurt, oferind în același timp predicții fiabile și consecvente pe termen lung, variind de la 1-15 zile până la prognozele climatice pe un deceniu.
Predicția modelelor de prognoză tradiționale (roșu) și bazate pe inteligență artificială (verde) în comparație cu realitatea de la sol (negru), în ceea ce privește urmărirea cicloanelor.
Perspective
În timp ce AI a făcut progrese impresionante în prognoza meteo, provocările rămân. Asigurarea acurateței predicțiilor AI, în special în prezicerea evenimentelor rare sau extreme, și integrarea acestor predicții în sisteme eficiente de avertizare publică, sunt sarcini în curs de desfășurare. Cu toate acestea, potențialul pentru progrese ulterioare este vast. Având în vedere progresele continue în tehnologia AI și volumul tot mai mare de date, este de așteptat ca într-o zi să putem prognoza vremea cu o precizie și mai mare, rezoluție mai fină și pe orizonturi de timp mai lungi.
Pe măsură ce ne apropiem de pragul unei noi ere a lumii noastre în încălzire, prognoza meteo bazată pe inteligență artificială nu este doar o minune tehnologică, ci și o necesitate în climatul nostru în schimbare rapidă.