Umetna inteligenca napoveduje vreme že zelo natančno
Googlova podružnica DeepMind, ki se ukvarja z razvojem umetne inteligence za analizo podatkov, igranje iger in podobno, se je lotila še vremenskih napovedi. Trdijo, da lahko obstoječe klasične napovedi presežejo v 99,7 odstotka primerov. A DeepMind še ne bo začel napovedovati vremena vedno in povsod, ker je glavna težava pomanjkanje podatkov.
DeepMind trdi, da so za naslednjih 10 dni – to je tudi nekako meja zanesljivosti glede na podatke, ki so na voljo – vreme sposobni napovedati natančneje od trenutnih simulacij, ki uporabljajo fizikalne modele. Ti namreč vsebujejo podatke o stanju atmosfere na različnih mestih in lokalno topografijo, nato pa z reševanjem diferencialnih enačb izračunajo evolucijo vremena. Modeli, ki uporabljajo umetno inteligenco, so precej bolj podobni črnim škatlam. Gre za modele, ki se naučijo na ogromni količini podatkov, nato pa bljuvajo rezultate, ki jim lahko verjamemo ali pa tudi ne.
To pot so uporabili resnične podatke o stanju atmosfere, ki so jih dobili iz evropskega centra za srednjeročne napovedi (ECMWF), nato pa so lastno napoved primerjali z njihovo. Rezultati so za zdaj zelo obetavni, poudarjajo tudi v ECMWF. Ob tem številni meteorologi opozarjajo, da vremenskih napovedi v celoti ne gre prepustiti umetni inteligenci. Ta je namreč omejena s podatki, ki jih je videla pri treningu, in ne more napovedati kvalitativno drugačnih in novih pojavov. Prav tako imajo klasični modeli vrsto varovalk, kjer se preverja skladnost njihovih napovedi.
DeepMindov model se je sicer učil na 39 letih podatkov s satelitov, radarskih meritev in vremenskih postaj. Model se imenuje GraphCast. O modelu pišejo tudi v znanstvenem članku v reviji Science. Njegova glavna prednost, o čemer pa so mnenja enotna, je računska lahkost. Medtem ko klasični modeli tečejo na superračunalnikih, lahko tega poženemo že na domačem računalniku. Tudi to ima svojo uporabnost.
