Az AI 1000-szer gyorsabban segíti az időjárás-előrejelzést, mint a hagyományos módszerek
2025 februárjában az ECMWF bevezette gépi tanuláson alapuló modelljét, amely felgyorsítja az időjárás-előrejelzést. A modell az időjárás-előrejelzési folyamatot jelentősen lerövidíti.
Az AI-forradalom látszólag minden területet elér, így az időjárás- és klímamodellezést is. A gépi tanulási technikák már évek óta kutatott területek, amelyeknek erősségei és gyengeségei jól ismertek.
A gépi tanulás lényege az adatokban rejlő mintázatok azonosítása. Az algoritmusok képesek komplex összefüggéseket felismerni, amelyeket manuálisan nehéz lenne feltárni. A modelleket hatalmas adathalmazokkal tanítják be, de a képzési adatok minősége és a modell belső működésének átláthatósága korlátokat szabhat.
Kapcsolódó: AI-tudósok fejlesztése
A gépi tanulás alkalmazása az időjárás-előrejelzésben
Az időjárás-előrejelző modellek esetében a ML-modellek gyorsabban futnak, mivel nem oldanak meg minden fizikai egyenletet minden helyszínen. A Google, Nvidia, Huawei és Microsoft is fejlesztett már ilyen kezdeti modelleket. Az Európai Középtávú Időjárás-előrejelzési Központ (ECMWF) 2025 februárjában állította szolgálatba AIFS nevű, gépi tanuláson alapuló modelljét, amely a hagyományos IFS modell mellett fut.
Kapcsolódó: AI olimpiai sikerek
A gépi tanulás hatékonysága
A ML-modellek legnagyobb előnye a számítási hatékonyság. Az ECMWF szerint az AIFS futtatása körülbelül 1000-szer kevesebb energiát igényel és 30 perc helyett mindössze 3 percet vesz igénybe, mint a hagyományos IFS modell. Az ECMWF AIFS modelljének köszönhetően az időjárás-előrejelzési folyamat jelentősen felgyorsult, és a modell 2025 februárjában történő bevezetése óta folyamatosan használják.
Kapcsolódó: AI és lustaság