Milyen nagy lesz a közelgő havazás? Előrejelzés a mesterséges intelligencia segítségével

forrás: Prím Online, 2025. február 1. 13:44

 
A Google NeuralGCM modellje gyorsabb és pontosabb időjárás előrejelzést készít a hagyományos modelleknél.

Az időjárás előrejelzése terén a technológia folyamatos fejlődése egyre pontosabb és megbízhatóbb prognózisokat tesz lehetővé. A mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás alkalmazása révén az előrejelzések gyorsabbá és részletesebbé váltak. A Google által kifejlesztett NeuralGCM modell például a hagyományos meteorológiai módszereket ötvözi a gépi tanulással, így képes több lehetséges forgatókönyvet is felvázolni az időjárással kapcsolatban.

 
Ezek az innovatív megoldások különösen fontosak a havazás előrejelzésében, mivel a pontos prognózisok lehetővé teszik a hatékony felkészülést és a közlekedésbiztonság növelését. A mesterséges intelligencia alkalmazása az időjárás-előrejelzésben nemcsak a pontosságot növeli, hanem az előrejelzések gyorsaságát is, ami kritikus lehet a hirtelen változó időjárási körülmények között.
 
A NeuralGCM modell a hagyományos numerikus időjárás-előrejelzési (NWP – Numerical Weather Prediction) módszereket a gépi tanulás fejlett technikáival ötvözi. Ez a megközelítés gyorsabb és pontosabb előrejelzéseket tesz lehetővé, különösen extrém időjárási körülmények esetén.
 
Nézzük, hogyan működik:
A hagyományos numerikus modellek az időjárási előrejelzéseket fizikai törvények alapján számítják ki, például a Navier-Stokes egyenletek segítségével, amelyek a légkör dinamikáját írják le. Ezek a modellek hatalmas számítási kapacitást igényelnek, mivel több ezer, akár milliónyi adatpontot dolgoznak fel a Föld különböző pontjairól. A NeuralGCM a numerikus modellek kimenetét és hatalmas mennyiségű történelmi meteorológiai adatot használ fel egy mély neurális hálózat betanítására. Ez a hálózat képes mintázatokat felismerni az időjárási adatokban, javítani az előrejelzések pontosságát a korábbi hibák figyelembevételével és csökkenteni a számítási igényeket azáltal, hogy komplex fizikai szimulációk helyett egy optimalizált predikciós rendszert használ.
 
A hagyományos modellek órákig tartó számításai helyett a NeuralGCM másodpercek alatt képes előrejelzéseket készíteni, mivel a mélytanulási modell egyszerűsített formában, hatékonyan becsüli meg az időjárási viszonyokat. Ráadásul nem csupán egyetlen előrejelzést készít, hanem több valószínű kimenetet is figyelembe vesz, így segít a meteorológusoknak jobban felmérni a bizonytalanságokat és az extrém időjárási eseményeket előre jelezni.
 
Ez a technológia forradalmasíthatja az időjárás-előrejelzést, különösen a szélsőséges időjárási események, például a váratlan havazások és viharok predikciójában.
 
 

English Summary

The continuous advancement of technology in weather forecasting allows for increasingly accurate and reliable predictions. The integration of artificial intelligence (AI) and machine learning has made forecasts faster and more detailed. Google's NeuralGCM model combines traditional meteorological methods with machine learning, enabling the prediction of multiple possible weather scenarios.

This innovation is particularly crucial for predicting snowfall, as precise forecasts help improve preparedness and enhance transportation safety. AI not only increases forecasting accuracy but also accelerates the process, which is vital in rapidly changing weather conditions.

NeuralGCM integrates conventional numerical weather prediction (NWP) methods with advanced machine learning techniques. Traditional models rely on complex physical equations, such as the Navier-Stokes equations, requiring extensive computational resources. In contrast, NeuralGCM trains deep neural networks using historical weather data, allowing it to recognize patterns, improve accuracy, and reduce computational demands.

Unlike traditional models, which take hours to process forecasts, NeuralGCM generates predictions within seconds. It also considers multiple possible outcomes, helping meteorologists assess uncertainties and extreme weather risks more effectively. This technology has the potential to revolutionize weather forecasting, especially for extreme weather events such as unexpected snowfalls and storms.