A 2025-ös atlanti hurrikánszezon végével az előrejelzés jövője az MI
MIAMI — Az atlanti hurrikánszezon vasárnap hivatalosan is véget ért, és az előzetes várakozásoknak megfelelően ismét aktív év volt. Idén összesen 13 elnevezett vihart jegyeztek, köztük három ötös kategóriájú hurrikánt....
Idén összesen 13 elnevezett vihart jegyeztek, köztük három ötös kategóriájú hurrikánt. Ugyanakkor évtizedek óta most először nem csapott le hurrikán az Egyesült Államok partjaira.
A szezon legpusztítóbb vihara, Melissa, az Atlanti-óceán legerősebb viharai közé tartozik. Jamaica partjait 185 mérföld per órás széllel érte el, súlyos károkat okozott és több tucat emberéletet követelt.
Még a hurrikán partot érésének egy hete előtt a különböző előrejelző modellek nem értettek egyet abban, hogy pontosan merre halad majd Melissa. Egyetlen modell, amely helyesen prognosztizálta a vihar útvonalát és az 5-ös kategóriájú intenzitását, a Google DeepMind mesterséges intelligencián alapuló, új hurrikánmodelle volt.
James Franklin, a Nemzeti Hurrikánközpont korábbi ágazatvezetője idén elemezte a különböző modellek teljesítményét, és sikerült őt is lenyűgöznie a Google DeepMind-nak. "A modell rendkívül meggyőzően működött, ez igazán figyelemreméltó," mondja. "Ez volt az idei év legjobb előrejelzése."
A mesterséges intelligencia már régóta jelen van az időjárás-előrejelző rendszerekben, de a Google DeepMind új mérföldkő: egy olyan technológiai előrelépést jelent, amely valószínűleg hamarosan felülmúlja a meteorológusok által hosszú ideje használt, fizikán alapuló modelleket.
A NOAA által fejlesztett Globális Előrejelző Rendszer, vagy GFS, például olyan egyenletekre épül, amelyek a légkörben zajló szél-, nedvesség- és hőmozgásokat számítják ki. Ezek segítségével képes előre jelezni például a hurrikánok pályáját és erejét.
Ezzel szemben a Google DeepMind és más MI-modellek nem a fizikai törvények ismeretére támaszkodnak, hanem a múltbeli történések adataira koncentrálnak. Franklin szerint "az MI-modelleket úgy fejlesztették, hogy visszamenjenek a történelmi adatok elemzésére, és olyan mintázatokat, összefüggéseket tárjanak fel, amelyek egy ember számára finomabb módon ismeretlenek lennének."
A Google mérnökei szorosan együttműködtek a Nemzeti Hurrikánközpont és a Colorado State University Légkörkutató Intézetének tudósaival a hurrikánmodell fejlesztése során. Kate Musgrave, a CIRA kutatója az MI-alapú modellek, köztük a Google-é teljesítményét vizsgálja.
Korábban az MI inkább a vihar útvonalának előrejelzésében jeleskedett, mert azt nagy léptékű légköri hatások irányítják. Az intenzitás előrejelzése azonban kihívást jelentett — mondja Musgrave. Ez azonban fordult, amikor a Google modellje történelmi adatokat is beépített a múltbéli hurrikánok fejlődéséről, így pontosabban tudta megjósolni a vihar erejét.
Musgrave úgy véli, hogy az MI-alapú modellezés nemcsak a hurrikánok, hanem más időjárási jelenségek — például tornádók vagy hideghullámok — előrejelzésében is nagy szerephez juthat a jövőben.
A hurrikánok esetében pedig az MI fejlődése lehetővé teszi, hogy a szakemberek korábban és pontosabban prognosztizálhassák a viharok pályáját és intenzitását, ami létfontosságú javulás. „Ahogy egyre sűrűbben lakottá válnak a partvonalak, egyre több időre van szükség a lakosság biztonságba helyezéséhez. Ezért egyre fontosabbak a hosszabb távú előrejelzések” — magyarázza.
A Nemzeti Hurrikánközpont is befogadta a Google DeepMind modelljét, és számos előrejelzésben hivatkoztak rá, különösen a Melissa hurrikán esetén.
Wallace Hogsett, a központ tudományos műveleti tisztje szerint „most már egyre világosabb, hogy a mesterséges intelligencia szerves része lesz a hurrikán előrejelzéseknek a jövőben.” Más MI-modellek fejlesztése is folyamatban van a NOAA-nál és az Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központnál. Hogsett abban bízik, hogy ez az innovációs lendület továbbra is megmarad.
Azoknak a meteorológusoknak, akik megszokták, hogy a szélerősség, légnyomás, páratartalom vagy tengerfelszíni hőmérséklet adatait fizikai modelleken keresztül értelmezzék, az MI-modellek működése kezdetben meglehetősen szokatlan lehet — mondja Franklin.
„Az MI-modellek olyanok, mint egy fekete doboz a meteorológus számára: rengeteg adatot táplálsz be, majd előáll egy előrejelzés, de nem teljesen érthető, hogyan jutott el oda.”
Bár az MI-modellek egyre fontosabbak lesznek, Franklin és Musgrave sem gondolják, hogy teljesen kiszorítanák a hagyományos, fizikán alapuló rendszereket vagy a tapasztalt meteorológusok szakmai megítélését.
Forrás: https://www.npr.org
Eredeti cikk olvasása