Inteligenţa artificială, folosită pentru a îmbunătăţi previziunile meteorologice

Tehnologia AI poate crea previziuni mai specifice înainte de incidente precum inundaţiile urbane sau în zone mai dificile, precum cele muntoase. De exemplu, s-a constatat că modelul de inteligenţă artificială GraphCast, finanţat de Google, bazat pe învăţarea automată antrenată direct din datele de reanaliză, depăşeşte modelele tradiţionale. Datele de reanaliză se bazează pe previziunile meteorologice anterioare, reluate cu ajutorul modelelor moderne de prognoză pentru a oferi cea mai complexă imagine a vremii şi a climei din trecut.

Totuşi, există încă lacune privind cunoştinţele, modul de utilizare a informaţiilor şi investiţiile pentru consolidarea modelelor de colectare a datelor, spun experţii.

„În anumite cazuri şi pentru anumite variabile, modelele AI pot bate modelele bazate pe fizică, dar în alte cazuri, este invers”, a declarat profesorul de meteorologie la Universitatea Reading din Regatul Unit, Andrew Charlton-Perez.

Una dintre probleme este că eficienţa unui model AI este la fel de bună ca şi informaţiile care îi sunt furnizate. Dacă există puţine date de intrare sau fenomenele extreme au loc mai frecvent, în perioade diferite ale anului sau în regiuni diferite, dezastrele meteorologice devin mai greu de prevăzut.

Din ianuarie, Centrul european pentru prognoze meteorologice pe termen mediu (ECMWF), o organizaţie independentă care furnizează prognoze pentru ţările europene de patru ori pe zi, utilizează sistemul de inteligenţă artificială, numit şi sistemul integrat de prognoză (AIFS).

Acest model de prognoză bazat pe date realizează rapid mai multe previziuni şi oferă prognoze pe termen lung ale evenimentelor meteorologice, cum ar fi cicloanele şi valurile de căldură. Conform experţilor, previziunile ECMWF privind inundaţiile europene din septembrie au fost corecte.