Sztuczna inteligencja przewyższa globalne centra prognozowania pogody

(Dan Tri) - Sztuczna inteligencja otwiera nową erę dla branży meteorologicznej, obiecując stać się nowym standardem w globalnym prognozowaniu pogody.

Sztuczna inteligencja przewyższa „złoty standard” prognozowania pogody

Sztuczna inteligencja przewyższyła tradycyjne metody prognozowania w śledzeniu jakości powietrza, wzorców pogodowych i burz tropikalnych spowodowanych zmianą klimatu (zdjęcie: Getty).

Nowy model sztucznej inteligencji (AI) opracowany przez firmę Microsoft o nazwie Aurora przyciąga coraz większą uwagę społeczności naukowej , gdyż potrafi przewidywać pogodę dokładniej i szybciej niż wiele wiodących światowych ośrodków meteorologicznych, w tym Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF) i amerykańskie Narodowe Centrum Huraganów (NHC).

Jak wynika z badań opublikowanych 22 maja w czasopiśmie Nature, system Aurora został w całości wytrenowany w oparciu o dane historyczne, bez korzystania z tradycyjnych modeli fizycznych.

Mimo to osiągnięto imponujące wyniki, w tym dokładne przewidzenie wszystkich głównych huraganów do 2023 r., a także wygenerowanie 10-dniowych prognoz pogody przy setki razy niższych kosztach obliczeniowych.

W jednym konkretnym przypadku Aurora prawidłowo przewidziała z czterodniowym wyprzedzeniem, że supertajfun Doksuri dotrze do lądu w północnych Filipinach, podczas gdy oficjalna prognoza pogody przewidywała wówczas, że burza skieruje się na północ od Tajwanu.

Doksuri został później uznany za jeden z najkosztowniejszych sztormów w historii regionu Azji i Pacyfiku .

Aurora przewyższyła również ECMWF, uważany za „złoty standard” w prognozowaniu. Sztuczna inteligencja Microsoftu przewyższyła ECMWF w 92% 10-dniowych prognoz globalnych, przy rozdzielczości około 10 km².

Wyścig AI między gigantami technologicznymi

AI Aurora trafnie przewidziała, że ​​tajfun Doksuri dotrze do lądu w północnych Filipinach (zdjęcie: Microsoft).

Aurora to nie jedyny model sztucznej inteligencji w tej dziedzinie. Huawei zaprezentował już swój model Pangu-Weather w 2023 roku, a Google twierdzi również, że jego model GenCast przewyższył ECMWF w 97% katastrof naturalnych w 2019 roku.

Główne kraje i agencje meteorologiczne również wyprzedzają konkurencję. Meteo-France i sama ECMWF opracowują własne modele uczenia maszynowego. Przedstawiciele ECMWF twierdzą, że ich pierwszy model sztucznej inteligencji, który został przetestowany w lutym 2025 roku, oszczędza ponad 1000 razy czas obliczeniowy w porównaniu z modelem fizycznym, pomimo ograniczonej rozdzielczości (30 km²).

Rozwój sztucznej inteligencji w prognozowaniu pogody wynika z faktu, że tradycyjne modele prognostyczne wymagają dużej ilości obliczeń, gdyż opierają się na skomplikowanych równaniach fizycznych.

Tymczasem sztuczna inteligencja, taka jak Aurora, uczy się na podstawie danych ze świata rzeczywistego, radykalnie skracając czas przetwarzania. To może być pierwszy krok w kierunku rewolucji w meteorologii, twierdzą eksperci.

„Jesteśmy na początku poważnej transformacji w nauce o systemach atmosferycznych” – powiedział Paris Perdikaris, adiunkt na Uniwersytecie Pensylwanii i główny autor badania.

„Naszym celem w ciągu najbliższych 5–10 lat jest zbudowanie systemów, które będą mogły bezpośrednio korzystać z danych z satelitów i stacji meteorologicznych, aby generować prognozy pogody o wysokiej rozdzielczości w dowolnym miejscu na świecie ” – powiedział.

Choć Aurora nie została jeszcze wprowadzona na rynek, wyniki testów wskazują na jej ogromny potencjał.

Stopniowe zastępowanie tradycyjnych metod przez sztuczną inteligencję w meteorologii uważa się za wykonalne i konieczne, zwłaszcza w kontekście coraz poważniejszego problemu zmian klimatycznych i pilniejszej niż kiedykolwiek potrzeby dokładnego i terminowego prognozowania.

Source: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/ai-vuot-mat-cac-trung-tam-du-bao-thoi-tiet-toan-cau-20250523065832612.htm