Võtmed kaasavõtmiseks
- Tehisintellekt kammib läbi tohutul hulgal andmeid, et luua täpsemaid ilmaprognoose.
- Ühendkuningriigi ilmateenistus on välja töötanud tehisintellekti tööriista, mis suudab täpselt ennustada vihma tõenäosust järgmise 90 minuti jooksul.
- Spire Global on üks ettevõte, mis juba kasutab prognooside täiustamiseks tehisintellekti.
Teisintellekti (AI) kaudu võib teie järgmine ilmateade tulla.
Suurbritannia riiklik ilmateenistus on välja töötanud tehisintellekti tööriista, mis tema väitel suudab täpselt ennustada vihma tõenäosust järgmise 90 minuti jooksul. Täpsete ilmaennustuste tegemine on keeruline probleem, mis on pidanud vastu aastatuhandeid kestnud pingutustele. Kuid teadlased loodavad, et tehisintellekt võib ilmaennustuses revolutsiooni teha.
"Iga ilmastikutundlik tööstus otsib viise, kuidas kasutada tehisintellekti ohutuse ja toimimise parandamiseks, " ütles andmeanalüütikaettevõtte DTN ilmastikuoperatsioonide asepresident Renny Vandewege Lifewire'ile antud meiliintervjuus. "Näiteks kasutavad kommuna alteenused AI-d võrgu vastupidavuse ja võimalike katkestuste tuvastamiseks ja ennustamiseks."
Praegu sajab vihma
London on tuntud sünge taeva poolest, kuid vähem alt võite saada parema hoiatuse, kui piserdamine algab. Koostöös Ühendkuningriigi riikliku ilmateenistusega on AI ettevõte DeepMind välja töötanud prognoosimiseks süvaõppetööriista nimega DGMR.
Asjaajakirjas hiljuti avaldatud dokumendi kohaselt hindasid eksperdid DGMR-i prognoosid parimaks paljude tegurite, sealhulgas vihma asukoha, ulatuse, liikumise ja intensiivsuse ennustused, 89% juhtudest. ajakiri Nature. Ettevõte nimetab seda tehnikat "nowcastinguks", kuna see on nii õigeaegne.
"Me kasutame meetodit, mida nimetatakse generatiivseks modelleerimiseks, et teha üksikasjalikke ja usutavaid ennustusi tulevaste radarite kohta mineviku radari põhjal, " kirjutas DeepMind oma veebisaidil. "Kontseptuaalselt on see radarifilmide genereerimise probleem. Selliste meetoditega saame täpselt jäädvustada suuremahulisi sündmusi, genereerides samas ka palju alternatiivseid vihmastsenaariume (tuntud kui ansambliennustusi), mis võimaldab uurida sademete ebakindlust."
Appu Shaji, tehisintellekti teadlane, kes ei osalenud DeepMindi uuringus, nimetas Lifewire'iga antud meiliintervjuus ettevõtte tööd muljetavaldavaks.
"Seejuures on need tööd alles lapsekingades ning lähiaastatel peaksime nägema märkimisväärset edusamme täpsuse ja prognoosimisvõimaluste osas," lisas ta.
Kaose ennustamine
Ilm on kaootiline protsess, mida on raske täpselt ennustada.
"Täiustatud ilmamudelid ja tehnoloogia, nagu AI, parandavad prognoosimist, et aidata meil paremini planeerida, ette valmistada ja vähendada ilmastikunähtuste mõju," ütles Vandewege.
Täiustatud ilmamudelid ja tehnoloogia, nagu AI, parandavad prognoosimist, et aidata meil paremini planeerida, ette valmistada ja vähendada ilmastikunähtuste mõju.
"Kuna ilmastikunähtused muutuvad sagedasemaks ja äärmuslikumaks, tähendab täpsete prognooside ja pikema teostusajaga ettevõtetel, kogukondadel ja avalikkusel rohkem aega ja teavet paremate otsuste tegemiseks."
Ilmasimulatsioone käitatakse praegu arvutimudelite abil, ütles Inteli tehisintellekti ekspert Vikram Saletore Lifewire'ile meiliintervjuus. Kuid ta ütles, et täpseks prognoosimiseks tuleb ilmamudeleid sageli käitada, kuna keskkond muutub.
"AI parandab märkimisväärselt ilmaennustamist, võimaldades ja kiirendades märkimisväärselt neid simulatsioonikeskkondi, et võtta sisendiks praeguse keskkonnaga tohutul hulgal ajaloolisi mudeleid ja prognoosida võimalikke tulemusi," lisas Saletore.
Spire Global on üks ettevõte, mis juba kasutab AI programme prognooside täiustamiseks. Programm PredictWind pakub mere- ja vabaajaspordi kasutajatele tuuleprognoose, töötledes satelliidiandmeid arvutialgoritmidega.
"Kliimamuutused suurendavad äärmuslike ilmastikuolude tõenäosust ja globaalsed operatsioonid avavad ettevõtted ilmastikuhäirete ohule kõikjal maailmas, " ütles AI ekspert Spire Global Matthew Lennie e-posti intervjuus Lifewire'ile.
Arvutivõimsus on olnud ilmaennustuse kitsaskoht. Selle tulemusena on mõned kõige võimsamad superarvutid ehitatud spetsiaalselt prognoosinumbreid suruma.
"AI-l on suurepärane võimalus vähendada seda sõltuvust võimsatest mootoritest ja potentsiaalselt kasutada neid mudeleid, et saavutada sama häid või paremaid tulemusi oluliselt väiksema arvutuskoormusega, " ütles Shaji. „Süvaõpe ei püüa neid valemeid otse lahendada, vaid ennustab neid vaadeldavate mustrite põhjal."
AI meetod sarnaneb sellega, kuidas aktsiaturu investorid jälgivad mustreid pikka aega, märkis Shaji. "Sügaval õppimisel on suurem täpsus," lisas ta. "Mudelite ennustatav täpsus ja võimekus muutuvad tulevikus ainult paremaks."
