Sistemul poate genera prognoze globale și locale în câteva minute folosind un computer desktop
Pe scurt: Vremea Aardvark, un sistem bazat pe AI, promite să îmbunătățească semnificativ prognoza meteo, oferind predicții de zeci de ori mai rapid, utilizând mai puțină putere de calcul de mii de ori mai mică decât metodele actuale. Acest sistem a fost dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea din Cambridge, cu sprijinul Alan Turing Institute, Microsoft Research și Centrul European pentru previziuni meteorologice cu gamă medie.
Viteza și eficiența sistemelor moderne de prognoză sunt vitale, deoarece metodele tradiționale se bazează pe supercomputere puternice și echipe extinse de experți, necesitând adesea câteva ore pentru a produce prognoze.
Inovații recente de la giganți tehnologici precum Huawei, Google și Microsoft au demonstrat că AI poate îmbunătăți semnificativ aspectele specifice ale procesului de prognoză, inclusiv solverii numerici, care sunt cruciali în prognoza meteo, deoarece simulează modul în care evoluează condițiile atmosferice în timp. Aceste companii au obținut predicții mai rapide și mai exacte prin integrarea AI în acești solveri.
Ca un exemplu, Google a dezvoltat modele AI pentru prognoza meteo și comercializează în prezent două modele către clienții săi Cloud Enterprise. Dezvoltate de Google DeepMind, modelele folosesc datele vremii istorice pentru a prezice condițiile viitoare cu 10 până la 15 zile înainte.
Aardvark reprezintă un avans semnificativ prin înlocuirea proceselor tradiționale de prognoză cu un singur model de învățare a mașinii simplificate. Folosind un computer desktop standard, acesta poate prelucra date din diverse surse, inclusiv sateliți și stații meteorologice, pentru a genera prognoze globale și locale în câteva minute.
„Aardvark reimaginează metodele actuale de predicție a vremii, oferind potențialul de a face prognozele meteo mai rapide, mai ieftine, mai flexibile și mai precise ca niciodată”, a explicat profesorul Richard Turner de la Departamentul de Inginerie al Cambridge, care a condus cercetarea. „Aardvark este de mii de ori mai rapid decât toate metodele anterioare de prognoză meteo.”
În ciuda funcționării doar cu o fracțiune din datele utilizate de sistemele existente, Aardvark depășește sistemul național de prognoză GFS din SUA în mai multe valori cheie și rămâne competitiv cu prognozele de la Serviciul Național de Vremea, care implică de obicei mai multe modele și analize de experți.
„Aceste rezultate sunt doar începutul a ceea ce poate obține Aardvark”, a menționat prima autor a Anna Allen de la Departamentul de Informatică și Tehnologie din Cambridge. Ea a spus că abordarea de învățare end-to-end poate fi aplicată cu ușurință la alte probleme de prognoză meteo, cum ar fi uragane, focuri sălbatice și tornade. Poate fi, de asemenea, utilizat pentru prognoza mai largă a sistemului de pământ, inclusiv calitatea aerului, dinamica oceanului și predicția gheții marine.
Unul dintre cele mai interesante aspecte ale Aardvark este flexibilitatea și designul simplu. Deoarece învață direct din date, poate fi adaptat rapid pentru a produce prognoze personalizate pentru anumite industrii sau locații, indiferent dacă prezice temperaturi pentru a sprijini agricultura africană sau condițiile eoliene pentru firmele europene de energie regenerabilă. Acest lucru contrastează brusc cu sistemele tradiționale, care necesită ani de muncă de către echipe mari pentru a personaliza.
Această capacitate are potențialul de a transforma predicția vremii în țările în curs de dezvoltare, unde accesul la expertiză și resurse de calcul este limitat. „Prin trecerea predicției meteorologice de la supercomputere către calculatoare desktop, putem democratiza prognoza, făcând aceste tehnologii puternice disponibile pentru dezvoltarea națiunilor și regiunilor de date-sparse din întreaga lume”, a spus dr. Scott Hosking de la Alan Turing Institute.
Aardvark este de așteptat să joace un rol semnificativ în extinderea domeniului de aplicare a prognozei meteorologice. Turner a menționat că modelul ar putea prezice în cele din urmă cu exactitate prognoze de opt zile, depășind capacitățile modelelor actuale cu trei zile. Acest avans, împreună cu adaptabilitatea și eficiența lui Aardvark, o poziționează ca o forță transformatoare în meteorologie.
Următorii pași pentru Aardvark includ dezvoltarea unei noi echipe în cadrul Institutului Alan Turing, care va explora implementarea tehnologiei în sudul global și integrarea acesteia în inițiative mai largi de prognoză a mediului.
