Jauns ar mākslīgo intelektu darbināms laikapstākļu modelis varētu būt atslēga jūsu prognozes nākotnei. Taču ir kāds āķis.
Precīza laikapstākļu noteikšana:
Precīzi prognozēt laikapstākļus ir grūti – patiešām grūti, taču jauns ar mākslīgo intelektu darbināms prognožu modelis nupat sasniedza pagrieziena punktu, kas, pēc ekspertu domām, drīzumā ļaus jums prognozēt vēl precīzāk un vēl tālāk.
Lai sekotu līdzi laikapstākļiem atmosfērā, kas pastāvīgi mainās, ir jāpieliek milzīgas pūles. Uzdevums ir tik grūts un sarežģīts, ka vēl pirms dažiem gadu desmitiem nebija dzirdēts par ticamu prognozi vairāk nekā pāris dienas uz priekšu.
Piecu dienu prognoze astoņdesmito gadu sākumā bija precīza tikai aptuveni 65 % gadījumu. Taču labāki laikapstākļu novērojumi, jaudīgāka skaitļošanas tehnika un jauninājumi, kas ieviesti, modelējot laikapstākļus visā pasaulē ar datoru palīdzību, ir ievērojami uzlabojuši prognozes. Šodien viena un tā pati prognoze ir precīza deviņas reizes no desmit.
Tas ir jauns sākums:
Eksperti uzskata, ka šomēnes, pateicoties jaunam mākslīgā intelekta prognozēšanas modelim – prognozes ir vēl viens solis uz priekšu.
“Tas ir iespaidīgs rezultāts,” sacīja Pīters Duebens, mašīnmācīšanās eksperts un Zemes sistēmas modelēšanas vadītājs Eiropas Vidēja termiņa laika prognožu centrā, kurā atrodas intelekta modelis. “Tas ir liels solis.”
Mākslīgā intelekta versija vēl nav gatava publiskai lietošanai. Tam un citiem mākslīgā intelekta modeļiem vēl ir jānovērš daži būtiski trūkumi, jo īpaši prognozējot biežāk sastopamos un smagākos laikapstākļus, kas raksturīgi sasilstošai pasaulei, pirms tie mainīs prognozes.
Lasi vēl: Latvijas Meža attīstības fonds: Drošas un ienesīgas investīcijas dabas resursos!
Pasaule attīstās vēl tālāk:
Lielākā daļa mūsdienās izmantoto laikapstākļu prognožu modeļu ir balstīti uz sarežģītu matemātisku vienādojumu virkni, kas modelē atmosfēras fiziku un izmanto simtiem miljonu datu punktu no reāllaika laikapstākļu novērojumiem, lai radītu priekšstatu par laikapstākļiem pēc dienas, nedēļas vai pat sezonas.
Šis skaitliskās laikapstākļu prognozēšanas process pirmo reizi tika iecerēts pagājušā gadsimta 20. gadsimta sākumā, un to vajadzēja veikt ar rokām, un šī metode bija tik lēna, ka laikapstākļi jau bija iestājušies ilgi pirms aprēķini tika pabeigti.
Pagājušā gadsimta 50. un 60. gados prognozēšanu uzlaboja agrīnie datori, bet tikai 1974. gadā sāka darboties pirmais modelis, kas spēja apkopot datus no visas pasaules un ģenerēt elementāru prognozi.
Tagad, kad superdatori ik dienas veic gandrīz neaptverami daudz aprēķinu, lai sagatavotu ļoti detalizētas laika prognozes daudzām dienām nākotnē visā pasaulē.
Tomēr pašreizējiem prognožu modeļiem joprojām ir ierobežojumi. Visdrošākos no tiem var palaist tikai ik pēc dažām stundām, jo sarežģīto aprēķinu veikšana prasa daudz laika. Turklāt tie prasa lielu skaitļošanas jaudu un enerģiju, kas tos padara dārgus.
Turklāt tiem ir ierobežojumi arī attiecībā uz prognozēšanu. Jo tālāk laika posmā no atmosfēras novērojumiem, jo grūtāk ir iegūt skaidru priekšstatu par to, kas notiks nākotnē, jo atmosfēra nekad nebeidz mainīties.
Mākslīgā intelekta prognožu modeļi arī veic simulācijas daudz ātrāk un patērē mazāk skaitļošanas jaudas un enerģijas nekā tradicionālie modeļi, kad tie ir apmācīti un gatavi darbam. Tas nozīmē, ka tos var palaist biežāk un modelēt plašāku iespēju klāstu, tādējādi uzlabojot prognozes.
Lielā un rūgtā patiesība, kāda šobrīd varētu būt aizķeršanās šī intelekta attīstībā:
Mākslīgā intelekta modeļi rada jaunu potenciālu problēmu, jo tie prognozē nākotni, pamatojoties uz iepriekšējos datos redzēto.
Tas var apgrūtināt mākslīgā intelekta spēju iztēloties nākotnes ekstrēmos gadījumus, kas nav notikuši nesenā pagātnē. Vai mākslīgā intelekta modelis, kas apmācīts, izmantojot tikai 40 gadu datus, var precīzi paredzēt tādus ekstrēmus gadījumus, kas mainīgā klimatā notiek rekordlielā ātrumā, piemēram, reizi 100 gados vai reizi 1000 gados novērojamas lietusgāzes? “Izrādās, ka patiesībā šie modeļi ir izturīgāki pret šādiem ekstrēmiem notikumiem, nekā varētu domāt,” sacīja Duebens. Šīs programmas aizsācēji jau vairāk nekā gadu testē mākslīgā intelekta modeļus reāllaika laikapstākļiem un ir novērojuši uzlabojumus to vispārējā precizitātē, pat attiecībā uz ekstremāliem notikumiem, viņš paskaidroja.
Joprojām pastāv citas prognožu problēmas, jo īpaši saistībā ar vienu no postošākajām laikapstākļu parādībām – tropiskajiem cikloniem.
Precīza prognozēšana, cik spēcīgs var kļūt tāds tropiskais ciklons kā viesuļvētra ir problēma, kas nomāc visus modeļus. Tā ir ļoti svarīga problēma, kas jārisina, jo tropu sistēmas kļūst spēcīgākas un strauji pastiprinās arvien biežāk pasaulē, kas sasilst fosilā kurināmā piesārņojuma dēļ.