Microsoftov AI model brže i bolje pogađa vremenske prognoze
Umjetna inteligencija nadmašuje postojeće metode predviđanja vremena, kvalitete zraka, oceanskih valova i putanja ciklona
Vremenske prognoze pružaju informacije o nizu procesa, od toga kakvo će vrijeme biti sljedećih dana, preko mjerenja kvalitete zraka, do kretanja oceanskih struja, morskog leda i uragana, i služe kao alati za pružanje ranih upozorenja na ekstremne događaje. Te se prognoze oslanjaju na složene modele koji počivaju na desetljećima podataka, a njihova obrada često zahtijeva korištenje superračunala i cijele timove stručnjaka koji ih održavaju.
No, sad su stručnjaci nizozemskog Microsoft Researcha i Sveučilišta u Pennsylvaniji u časopisu Nature predstavili Auroru, AI model obučen na više od milijun sati geofizičkih podataka. Aurora, kažu, nadmašuje postojeće modele procjene kvalitete zraka, oceanskih valova, kretanja tropskih ciklona i vremenskih uvjeta u visokoj rezoluciji, a sve to uz niže računalne troškove od drugih, trenutačno korištenih metoda predviđanja.
Dva mjeseca obuke
Aurora je tako apsolutno precizno predvidjela petodnevnu putanju ciklona, a točnost desetodnevne prognoze iznosila je visokih 92 posto. Pritom je obuka modela trajala oko dva mjeseca, dok su se druge postojeće metode obučavale godinama.
Riječ je o temeljnom modelu pa bi se Aurora, kažu, lako mogla prilagoditi i za učinkovito predviđanje drugih vremenskih uvjeta, od kvalitete zraka, preko putanja tropskih ciklona i dinamike oceanskih valova, do prognoza prikazanih u visokoj rezoluciji.
