AI överträffar globala väderprognoscenter

(Dan Tri) – AI inleder en ny era för den meteorologiska industrin och lovar att bli den nya standarden inom global väderprognostik.

AI överträffar "guldstandarden" för väderprognoser

AI har överträffat traditionella prognosmetoder när det gäller att spåra luftkvalitet, vädermönster och tropiska stormar på grund av klimatförändringar (Foto: Getty).

En ny modell för artificiell intelligens (AI) utvecklad av Microsoft, kallad Aurora, väcker stor uppmärksamhet inom forskarsamhället när den visar förmågan att förutsäga väder mer exakt och snabbare än många av världens ledande meteorologiska centra, inklusive European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) och US National Hurricane Center (NHC).

Enligt forskning som publicerades den 22 maj i tidskriften Nature tränades Aurora-systemet helt på historiska data, utan att använda traditionella fysiska modeller.

Ändå gav det imponerande resultat, inklusive att noggrant förutsäga alla större orkaner fram till 2023, samtidigt som det genererade 10-dagars väderprognoser till hundratals gånger lägre beräkningskostnader.

I ett särskilt exempel förutspådde Aurora korrekt fyra dagar i förväg att supertyfonen Doksuri skulle nå norra Filippinerna, medan den officiella prognosen vid den tidpunkten angav att stormen var på väg norr om Taiwan.

Doksuri registrerades senare som en av de kostsammaste stormarna i Asien- Stillahavsregionens historia.

Aurora överträffade också ECMWF, som anses vara "guldstandarden" inom prognoser. Microsofts AI överträffade ECMWF i 92 % av de globala 10-dagarsprognoserna, med en upplösning på cirka 10 km².

AI-kapplöpningen mellan teknikjättar

AI:n Aurora förutspådde korrekt att tyfonen Doksuri skulle nå norra Filippinerna (Foto: Microsoft).

Aurora är inte den enda AI-modellen i branschen. Huawei introducerade tidigare sin Pangu-Weather-modell 2023, och Google hävdade också att deras GenCast-modell överträffade ECMWF i 97 % av naturkatastroferna 2019.

Stora länder och meteorologiska myndigheter tävlar också om framsteg. Meteo-France och ECMWF utvecklar själva sina egna maskininlärningsmodeller. ECMWF-representanter sa att deras första AI-modell, som testades i februari 2025, sparar mer än 1 000 gånger beräkningstiden jämfört med en fysisk modell, trots sin begränsade upplösning (30 km²).

AI:s framväxt inom väderprognoser kommer från det faktum att traditionella prognosmodeller kräver en stor mängd beräkningar eftersom de är baserade på komplexa fysikaliska ekvationer.

Samtidigt lär sig AI som Aurora av verkliga data, vilket dramatiskt minskar bearbetningstiderna. Detta skulle kunna vara det första steget mot en revolution inom meteorologin, säger experter.

"Vi står i början av en stor omvandling inom atmosfärisk systemvetenskap", säger Paris Perdikaris, docent vid University of Pennsylvania och huvudförfattare till studien.

"Målet under de kommande 5–10 åren är att bygga system som direkt kan hämta data från satelliter och väderstationer för att generera högupplösta prognoser var som helst i världen ", sa han.

Även om Aurora ännu inte är kommersialiserat, visar testresultaten stor potential.

Att gradvis ersätta traditionella metoder med AI inom meteorologin anses genomförbart och nödvändigt, särskilt i samband med allt allvarligare klimatförändringar och att behovet av noggranna och aktuella prognoser blir mer brådskande än någonsin.

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