Netikėtos audros jau praeityje: pristato nepralenkiamą orų prognozės įrankį

Arnoldas Lukošius, „Tele2“ Inovacijų ekspertas, sako, kad naujasis įrankis beveik dvigubai tikslesnis nei tas, kurį naudojame dabar.

Modelis su 39 metų patirtimi

„Naujasis DI sprendimas, skirtas orų prognozėms, labai panašus į „ChatGPT“, tačiau pagrindinis skirtumas yra tas, kad jis buvo specialiai pritaikytas Žemės geometrijai. „GenCast“ naudoja naujausius orų duomenis, todėl dabar gali generuoti ateities orų scenarijus ir prognozuoti labiausiai tikėtinus rezultatus“, – paaiškina A. Lukošius.

Naujasis orų prognozavimo modelis buvo treniruotas naudojant duomenis, apminančius laikotarpį net iš 39 metų. Šis sprendimas yra daug tikslesnis nei dabartinis prognozavimo standartas. Naujasis orų prognozės įrankis tikslesnis už naudojamus dabar net 97,2 proc.

„Pasaulio lyderis atmosferos prognozavimo srityje, Europos vidutinio nuotolio orų prognozių centras, naudoja kai kuriuos „DeepMind“ modelio įrankius, siekdamas pagerinti prognozių tikslumą ir ilgalaikių orų modelių analizę. Palyginamieji testai nuolat rodo, kad jo prognozės pranoksta visas kitas pagal tikslumą“, – įžvalgomis dalijasi „Tele2“ Inovacijų ekspertas.

Anot A. Lukošiaus, „DeepMind“ komanda treniravo „GenCast“ naudodama archyvinius orų duomenis, surinktus nuo 1979 iki 2018 metų.

Mokymui naudoti rodmenys apėmė temperatūrą, vėjo greitį  ir oro slėgio matavimus iš viso pasaulio. Maitinamas šia informacija DI modelis sugeba atpažinti ir taikyti pasikartojančius orų formavimosi modelius iš viso pasaulio skirtingu metu.

Nuo chaoso prie tvarkos

„Nors iš pirmo žvilgsnio gali pasirodyti kitaip, šis išradimas meteorologų darbo vietų neatims. Modelis yra patikimas tik tiek, kiek duomenys, pagal kuriuos jis buvo treniruotas, o keičiantis klimatui, ankstesni orų modeliai gali nebebūti patikimi prognozuoti orus toli į ateitį. 

Taip pat yra tam tikrų atmosferos kintamųjų, kurių „GenCast“ negali įvertinti, todėl vis tiek reikės naudoti rankinius skaičiavimus, kad būtų gauta patikima prognozė. Tam reikės žmonių“, – nuramina ekspertas.

1960-aisiais orų mokslininkai nustatė, kad chaotiška Žemės atmosfera riboja galimybę prognozuoti orus toli į ateitį. Tuo metu dvi savaitės buvo laikoma maksimalia riba, kiek galima nuspėti orus į priekį. Tačiau iki 2000-ųjų pradžios sudėtingi iššūkiai lėmė, jog patikimos prognozės apsiribojo maždaug viena savaite.

Klimato kaita dar labiau apsunkina prognozavimo tikslumą, nes ji sukelia ekstremalius ir nenuspėjamus orų reiškinius. Dėl šių pokyčių mokslininkai susiduria su papildomais iššūkiais, bandydami tiksliai numatyti orus ilgesniam laikotarpiui.

„DeepMind“ pasiekimas orų prognozavimo srityje įvyko po dviejų mėnesių, kai kiti įmonės DI tyrėjai pasidalijo Nobelio chemijos premija. Šios mokslinės naujienos parodo ryškų kontrastą tarp visuomenės baimių, kad DI atims iš jų darbo vietas, ir realybės“, – apibendrina A. Lukošius.

Yra ir daugiau įrankių, bandančių naudoti DI tikslesnėms orų prognozėms. „FourCastNet“ – duomenimis pagrįstas prognozavimo modelis iš „Nvidia“, o „Huawei“ „Pangu-Weather“ modelis, atlikus testus, pasirodė esąs tikslesnis nei tradicinės skaitmeninės orų prognozės.

San Fransisko įmonė „Atmo“ taip pat kuria DI sprendimus ir padeda metereologams geriau atlikti savo darbą. Tačiau nei vienas iš jų neparodė tokių gerų rezultatų kaip sukurtas „DeepMind“.