Googlov sistem umetne inteligence je presenetil z zelo natančno vremensko napovedjo, ki v 90 odstotkih primerov vreme napove bolje kot klasični vremenski modeli, ki jih za zdaj še uporabljajo meteorologi. Od nezaupanja do uporabe? Preverite Googlovo napoved tudi sami.
Septembra so raziskovalci Googlove enote DeepMind AI v Londonu pozorno spremljali vreme na Atlantiku. Orkan Lee je bil še več kot 10 dni oddaljen od kopnega. Uradne vremenske napovedi nerade napovedujejo vreme za kaj več kot nekaj dni vnaprej. V tem primeru so bile precej in raznolike. Del napovedi je napovedal, da bo orkan kopno dosegel v mestih na severovzhodu ZDA, nekateri so napovedovali, da bo kopno zaobšel.
Google je napovedal nekaj drugega
Google je napovedal drugače, tako zelo, da je najprej delovalo zmotno. Model z umetno inteligenco je ocenil, da bo orkan kopno dosegel mnogo severneje, kot so napovedovali meteorologi. Tarča orkana Lee bo Lond Island, Nova Škotska, se je glasila napoved. 16. septembra, dobrih 10 dni po tej šokantni Googlovi napovedi, je orkan udaril Long Island, točno tam, kjer je napovedala Googlova programska oprema, imenovana GraphCast.
Umetna inteligenca zna presenetiti tudi z modeli, ki jih razvijajo drugi, recimo kitajski Huawei in ameriška Nvidia. Nasploh izgleda, da bodo modeli z umetno inteligenco lahko sprožili revolucijo v meteorologiji. Napovedi, ki bodo bolj natančne in bolj daljnosežne, kot smo vajeni. Vse to je vredno milijarde evrov in tudi življenj, saj so takšne napovedi lahko zelo koristne pri izrednih dogodkih, kjer pride do večje škode in tudi žrtev.
Googlova vremenska napoved bi lahko delovala na prenosniku in v mobitelu
Google je sedaj končno razkril malce več o svoje modelu in to kar v prispevku v reviji Science. Raziskovalci DeepMinda poročajo, da je njihov model presegel napovedi Evropskega centra za srednjeročne vremenske napovedi (ECMWF), svetovnega velikana napovedovanja vremena, v 90 odstotkih in to pri več kot 1300 atmosferskih spremenljivkah, kot so recimo vlaga in temperatura. Še več, model DeepMind je ob vsem tem relativno procesorsko nezahteven in za njegovo delovanje zadošča malce bolj zmogljiv osebni računalnik, verjetno pa tudi najnovejši procesorji v mobilnih telefonih. Dovolj je kakšna minutka in napoved je tu. Običajni modeli zahtevajo superračunalnike.
Do klasične napovedi tudi več ur mletja superračunalnikov
Standardne vremenske simulacije izdelajo napovedi s posnemanjem fizike ozračja. Ti modeli so prilagojeni posameznih območjem in soz leti postajali vse boljši, zahvaljujoč tudi natančnim meritvam vremenskih dogodkov z armado senzorjev, s katerimi razpolagajo meteorologi v večini razvitih držav. So pa ti modeli tako zahtevni, da njihov izračun lahko traja tudi več ur in za to potrebuje zmogljive superračunalnike. Napovedi v večjih vremenskih centrih, kot sta recimo evropski ECMWF ali Nacionalno združenje za oceane in atmosfero ZDA, se izračunavajo več ur.
Programska oprema Googla tudi potrebuje kakovostne vhodne podatke. DeepMind je uporabil podatke 39 let opazovanj vremenskih podatkov, ki jih je zbral in obdelal evropski center ECMWF. Pri tem vsako izračunano napoved vključi v naslednjo 6 urno napoved, kar na koncu ustvari dolgoročno napoved, ki lahko sega tudi dlje kot en teden v prihodnost.
Samo vprašanje časa je, kdaj bo Googlova vremenska napoved v vseh njegovih storitev in mobitelih
Ker lahko Googlov DeepMind s tako lahkoto izračuna katero koli vrsto napovedi, verjamejo, da bi bilo mogoče še natančneje napovedati določene vrste vremenskih pogojev, kot so padavine ali ekstremna vročina ali neurja ter orkane. V igri so tudi zelo natančne napovedi za posamezne geografske regije. Google ne skriva namere, da rezultate svojega sistema vključi v svoje storitve. Moramo vedeti, da Google skrbvi tudi za programsko opremo večine mobitelov na svetu ter najbolj obiskan iskalnik in brskalnik. Preko vseh teh kanalov že sedaj zagotavlja vremenske napovedi milijardam ljudi, potihoma pa tudi spreminja modele, ki jih uporablja za izdelavo napovedi. Tako je Google nedavno že spremenil model, ki ga uporablja za izračun srednjeročnih vremenskih napovedi.
Google je zmožen tudi dokaj kakovostno napovedati padavine, kar je še posebej težka naloga za modele umetne inteligence, saj bi za še boljše napovedi količine padavin potrebovali bolj natančne vhodne podatke, zbrane na manjših področjih, torej v višji ločljivosti zajema, kot je na voljo trenutno. Pri padavinah se lahko razmere razlikujejo že na zelo majhnih območjih.
Tudi meteorologi ne spijo in se prav tako vse bolj zanašajo na umetno inteligenco
Tako Google, kako pa kaj klasični meteorologi? Evropski center ECMWF ustvarja lasten model vremenske napovedi z umetno inteligenco, ki ga je navdihnil GraphCast, pri čemer stavi, da lahko lastno znanje o fiziki atmosfere pomaga oblikovati model, ki deluje še bolje kot Googlov. Njihov cilj je uvesti napovedi, ki jih poganja umetna inteligenca, v prihodnjem letu ali dveh.