Veľa ľudí v posledných rokoch nad predpoveďami počasia len zalamuje rukami. To, čo platilo kedysi, už dávno neplatí. Pranostiky, či len bežné pozorovania oblohy sa ukazujú ako nepresné a predpovede počasia na viac než dva dni dopredu sú niekedy menej spoľahlivé než náhodný vrh kockou. Môžu za to klimatické zmeny, ktoré ľuďom, ale aj odborníkom komplikujú život. Predpovede počasia sú však aj naďalej extrémne dôležité a mnohokrát zachraňujú životy. Aj tu do hry vstupuje umelá inteligencia, ktorá by mohla predpovede počasia výrazne spresniť a spracovávať množstvo premenných, ktoré ani najpokročilejšie systémy v súčasnosti nedokážu vyhodnotiť.
Google v uplynulých dňoch predstavil svoj najpokročilejší model umelej inteligencie GenCast, ktorý svojou presnosťou vyráža dych. Určený je práve na presné predpovedanie počasia až na 15 dní dopredu, čím prekonáva aj špičkové systémy, ako je ENS od Európskeho centra pre strednodobé predpovede počasia (skr. ECMWF). Ako to Google dokázal?
Umelá inteligencia komplexné systémy nenahradí, len ich doplní
Tradičné meteorologické modely sa spoliehajú na riešenie komplexných fyzikálnych rovníc, čo je časovo a výpočtovo náročné. GenCast využíva strojové učenie a bol trénovaný na štyroch desaťročiach historických meteorologických údajov z ECMWF. Namiesto jednej predpovede generuje celý súbor 50 a viac možných scenárov, čo umožňuje lepšie zachytiť neistoty a variabilitu počasia.
V testoch, ktoré zahŕňali 1 320 kombinácií rôznych premenných, GenCast prekonal model ENS v 97,2 % prípadov. Zvlášť vynikal v predpovedaní extrémnych poveternostných javov, ako sú hurikány a tropické cyklóny, a dokázal presnejšie určiť ich dráhu a miesto dopadu. Okrem vyššej presnosti je GenCast aj výrazne rýchlejší. Zatiaľ čo tradičné modely potrebujú na generovanie predpovede hodiny na superpočítačoch, GenCast dokáže vytvoriť 15-dňovú predpoveď za osem minút pomocou jediného procesora v Google Cloud.
Hoci GenCast predstavuje významný pokrok v meteorológii, odborníci zdôrazňujú, že nenahradí tradičné modely, ale skôr ich doplní. Kombinácia fyzikálnych modelov s umelou inteligenciou môže priniesť ešte presnejšie a spoľahlivejšie predpovede, čo je kľúčové pre lepšiu prípravu na extrémne poveternostné javy a ochranu komunít po celom svete.