Nový model na bázi umělé inteligence nese název Pangu-Weather a na svém webu jej veřejnosti zpřístupnilo Evropské centrum pro střednědobé předpovědi počasí. Systém je založen na hloubkovém učení a využívá data shromážděná za 43 let měření. Pangu-Weather je prvním predikčním AI modelem, který prokázal vyšší přesnost než tradiční metody. Předpověď navíc dokáže doručit až 10 000krát rychleji, tedy v řádu pouhých několika vteřin.
Za modelem Pangu-Weather stojí odborníci z divize Huawei Cloud a jeho specializací jsou střednědobé předpovědi. Na rozdíl od tzv. nowcastingu, který poskytuje podrobné informace o současném počasí v lokálních oblastech, střednědobé předpovědi pokrývají období až dvou týdnů a hrají důležitou roli v prevenci katastrof. Doposud byla přesnost systémů založených na umělé inteligenci podstatně nižší než u numerických předpovědí, které využívají matematiku k určení změny stavu jednotlivých měřených veličin. Numerické předpovědi jsou však početně i časově náročné a právě zde má nový AI model výraznou převahu.
Umělá inteligence také většinou nebyla schopna předpovídat extrémní meteorologické události či výkyvy počasí, jako jsou například tajfuny. Ekonomické ztráty způsobené tajfuny se například jen v jihovýchodní Asii každoročně šplhají do desítek miliard korun, přitom čím dříve se podaří vydat veřejné varování, tím snáze a účinněji lze provést adekvátní opatření. Jak informoval prestižní časopis Nature, Pangu-Weather stojí na principu 3D neuronových sítí, kde je umělá inteligence využívána mnohem efektivněji a tudíž účinně. „Když se problém týká složitých matematických mechanismů, velkého množství dat a je obtížné najít konkrétní řešení, myslíme si, že právě to je ideální oblast pro využití umělé inteligence,“ uvedl Dr. Tchien Čchi, hlavní vědecký pracovník podílející se na unikátním řešení.
Pro model Pangu-Weather byl vyvinut zcela nový algoritmus, který se přizpůsobuje souřadnicovému systému Země pro zpracování složitých a nehomogenních 3D meteorologických dat. Tým rovněž využil nové výpočetní strategie s nižším počtem iterací, čímž snižuje množství kumulativních chyb. To vše systému pomáhá předpovídat s mnohem vyšší přesností chování počasí také v případech extrémních a neobvyklých meteorologických jevů.
„S naším algoritmem jsme dosáhli vysoké přesnosti při sledování 88 pojmenovaných tropických cyklonů v roce 2018, včetně některých (například tajfuny Kong-rey a Yutu), které zůstávají výzvou pro nejlepší sledovací systémy světa,“ uvedl Tchien v časopise Nature. Čínská meteorologická správa potvrdila, že Pangu-Weather úspěšně předpověděl trajektorii tajfunu Mawar pět dní předtím, než změnil směr ve východních vodách poblíž ostrova Tchaj-wan. Tento tajfun byl zatím nejsilnější tropickou bouří letošního roku.
Dostupnost modelu Pangu-Weather na platformě Evropského centra poprvé dává příležitost nejen vědcům, ale i běžné populaci na vlastní kůži testovat možnosti umělé inteligence v oblasti predikce počasí. Rostoucí výskyt extrémních meteorologických jevů totiž v posledních letech budí značný zájem o pozorování těchto událostí i mimo meteorologické kruhy. „Kdokoli z meteorologické komunity si nyní může tyto modely spustit a testovat podle svých vlastních představ,“ uvádí komentář v časopise Nature. Do budoucna by tak Pangu-Weather mohl mít obrovský přínos pro celý svět. Zejména v dnešní době, kdy se počasí ovlivněné klimatickými změnami může přehoupnout do extrému téměř lusknutím prstů, jsou inovativní metody předpovědí schopné nejen urychlit nasazení preventivních opatření, ale také chránit lidské životy.
•
