Umelá inteligencia spresní predpovede počasia. Majú sa meteorológovia báť?
Ako vieme, umelá inteligencia sa postupne dostáva čoraz bližšie k ľuďom a zasahuje do rôznych priemyselných odvetví či vedných oblastí − a okrem iného aj do meteorológie.
Ako vieme, umelá inteligencia sa postupne dostáva čoraz bližšie k ľuďom a zasahuje do rôznych priemyselných odvetví či vedných oblastí − a okrem iného aj do meteorológie. Majú odborníci na počasie dôvod na obavy? Takto to vidí odborník...
Český špecialista na umelú inteligenciu David Strejc hovorí, že AI by mohlo meteorológom pomôcť predovšetkým v predpovedaní extrémnych javov, akými boli napríklad nedávne povodne.
„Využitím umelej inteligencie môžeme spracovať obrovské objemy historických meteorologických dát a naučiť modely rozpoznávať komplexné vzorce a vzťahy v atmosfére,“ popísal pre iDNES.cz.
Tradičné numerické predpovedné modely sú založené na zložitých fyzikálnych rovniciach, ktoré vyžadujú obrovské výpočtové zdroje a čas. Využitím umelej inteligencie je možné efektívne spracovať obrovské objemy historických meteorologických dát a naučiť modely rozpoznávať komplexné vzorce a vzťahy v atmosfére, čo by meteorológom aj klimatológom mohlo výrazne pomôcť pri ich každodennej práci.
Napríklad model GraphCast od spoločnosti DeepMind dokáže poskytovať desaťdňové globálne predpovede s bezprecedentnou presnosťou počas menej ako 1 minúty, čo je mnohonásobne rýchlejšie ako tradičné metódy, informuje Strejc.
AI meteorológov nenahradí
Modely, ktoré používajú meteorológovia v súčasnosti, nie sú síce zastarané, ale na druhej strane je tu priestor na inováciu. Súčasné metódy sa stále prevažne spoliehajú na numerické modely a fyzikálne rovnice, ktoré sú náročné na výpočtový výkon a nemusia vždy poskytovať najpresnejšie výsledky, najmä pri predpovedi extrémnych poveternostných javov.
Integrácia AI do meteorologických predpovedí by mohla zlepšiť presnosť a efektivitu, čo by bolo pre meteorológov veľkým prínosom. Niektoré spoločnosti už s AI aj spolupracujú.
Napríklad ECMWF už experimentuje s modelom GraphCast a sprístupňuje jeho predpovede na svojich webových stránkach. Inšpiráciou môžu byť aj ďalšie projekty, ako je NeuralGCM od Google Research, ktorý kombinuje tradičné fyzikálne modely s AI pre rýchlejšie a presnejšie predpovede.
Umelá inteligencia prácu meteorológom „nezoberie“, ale môže im výrazne uľahčiť ich prácu. Ľudský faktor je a bude aj naďalej nesmierne dôležitý. Meteorológovia prinášajú hlboké znalosti a skúsenosti, ktoré môžu AI doplniť.
Avšak odmietať AI s argumentom, že iba človek dokáže správne vyhodnotiť predpoveď, je podľa názoru odborníka prehliadaním potenciálu, ktorý umelá inteligencia ponúka.
