Microsoft se tak trochu stranou pozornosti začíná pomalu ale jistě prosazovat v segmentu předpovídání počasí. V březnu tohoto roku byl společností ForecastWatch označen za „nejpřesnějšího poskytovatele globálních předpovědí na světě“. V návaznosti na tento úspěch nyní představil metodu vylepšování předpovědí počasí až na 30 dní dopředu.
Výzkum, podrobně popsaný ve článku na webu arXiv Cornellovy univerzity, představuje model pro střednědobé předpovědi, který výrazně vylepšuje nejmodernější současný systém využívaný Evropským střediskem pro střednědobé předpovědi počasí (ECMWF).
Stávající metody pro předpovídání vyžadují obrovské množství výpočetních zdrojů a produkují petabajty dat. Pokrok ve výzkumu umělé inteligence ukazuje, že díky metodám hlubokého učení lze předpovídat počasí mnohem rychleji, a dokonce přesněji, než je to možné s tradičními numerickými modely.
Pět modelů AI předpovídá počasí
Nový model využívá k vytváření meteorologických prognóz hned pět modelů umělé inteligence a tři architektury hlubokého učení. Díky tomu zvládá analyzovat desítky let historických dat o počasí, identifikovat vzorce a na jejich základě předpovídat budoucí atmosférické podmínky.
Podobně jako numerické modely používané pro předpovědi počasí předpovídá systém Microsoftu založený na umělé inteligenci budoucí stavy atmosféry na základě analýzy aktuálního stavu ve třech rozměrech: zeměpisné šířce, zeměpisné délce a nadmořské výšce.
„Na rozdíl od tradičních modelů, které počítají vývoj počasí po celém světě pomocí fyzikálních zákonů dynamiky tekutin a navíc aproximací dalších fyzikálních procesů, jako jsou bouřky a větrné turbulence, se modely předpovědi počasí poháněné umělou inteligencí učí na základě desetiletí pozorovaní počasí, aby rozpoznaly vzorce a předpověděly jejich budoucí vývoj.“ uvádí Microsoft na blogu.
Týdenní předpověď přesnější o 17 %
Modely poháněné AI fungují podobně jako numerické modely: s ohledem na aktuální stav atmosféry na trojrozměrném glóbu předpovídají situaci pro určitý čas v budoucnosti – například o hodinu později. Tuto predikci pak vrátí zpět do modelu, aby předpověděl stav o dvě hodiny později atd.
Nový model dokáže predikovat teplotu přesněji než stávající systém ECMWF. V případě krátkodobých předpovědí na týden dopředu je přesnější o 17 %, zatímco u střednědobých prognóz na následující čtyři týdny vykazuje o 4 % lepší přesnost. Z uvedených čísel vyplývá, že čím dále jde model do budoucnosti, tím více chyb se v jeho projekci kumuluje, což je problém i stávajících numerických modelů.
Chyba předpovědi teploty (CRPS; nižší je lepší) pro soubor AI Microsoftu a ECMWF pro jednotlivé týdny
„Jak ukazují naše výsledky, modely počasí s umělou inteligencí mají potenciál přinést další velké zlepšení předpovědi počasí na dobu delší než deset dní.“ stojí v závěru zprávy. Microsoft plánuje tento model integrovat do své zpravodajské služby Microsoft Start v rámci 30denní předpovědi.