Fără fizică? Nici o problemă. Prognoza meteo AI face deja pași uriași.

La fel ca trecerea revigorantă a unui front rece puternic, schimbări majore au loc în comunitatea de prognoză meteo. Iar jocul final este deloc revoluționar: o modalitate complet nouă de a prognoza vremea bazată pe inteligența artificială care poate rula pe un computer desktop.

Sistemele de inteligență artificială de astăzi necesită o resursă mai mult decât oricare alta pentru a funcționa – datele. De exemplu, modelele de limbă mari, cum ar fi ChatGPT, consumă cu voracitate date pentru a îmbunătăți răspunsurile la întrebări. Cu cât date sunt mai multe și de calitate mai bună, cu atât sunt mai bune pregătirea lor și cu atât rezultatele sunt mai clare.

Cu toate acestea, există o limită limitată a datelor de calitate, chiar și pe Internet. Aceste modele de limbaj mari au acumulat atât de multe date încât sunt fiind dat în judecată pe scară largă pentru încălcarea drepturilor de autor. Și pe măsură ce rămân fără date, operatorii acestor modele AI apelează la idei precum date sintetice pentru a continua hrănirea fiarei și pentru a produce rezultate din ce în ce mai capabile pentru utilizatori.

Dacă datele sunt regele, cum rămâne cu alte aplicații pentru tehnologia AI, similare modelelor de limbaj mari? Există pool-uri de date neexploatate? Una dintre cele mai promițătoare care au apărut în ultimele 18 luni este prognoza meteo, iar progresele recente au transmis unde de șoc în domeniul meteorologiei.

Asta pentru că există o armă secretă: un set de date extrem de bogat. Centrul European pentru Prognoze meteo pe termen mediu, organizația de premieră din lume pentru predicția meteo numerică, menține un set de date despre datele meteorologice atmosferice, terestre și oceanice pentru fiecare zi, în puncte din întreaga lume, la fiecare câteva ore, mergând înapoi în 1940. Ultimii 50 de ani de date, după apariția acoperirii globale prin satelit, sunt deosebit de bogate. Acest setul de date este cunoscut sub numele de ERA5și este disponibil publicului.

Nu a fost creat pentru a alimenta aplicațiile AI, dar ERA5 s-a dovedit a fi incredibil de util în acest scop. Oamenii de știință în domeniul informaticii au luat în serios doar utilizarea acestor date pentru a antrena modele AI pentru a prognoza vremea în 2022. De atunci, tehnologia a făcut pași repezi. În unele cazuri, rezultatele acestor modele sunt deja superioare modelelor meteorologice globale pe care oamenii de știință s-au străduit decenii să le proiecteze și să le construiască și au nevoie de unele dintre cele mai puternice supercalculatoare din lume pentru a funcționa.

„Este clar că învățarea automată este o parte semnificativă a viitorului prognozei meteo”, a declarat Matthew Chantry, care conduce eforturile de prognoză AI la centrul meteorologic european cunoscut sub numele de ECMWF, într-un interviu acordat Ars.

Se mișcă repede

John Dean și Kai Marshland s-au cunoscut ca studenți la Universitatea Stanford la sfârșitul anilor 2010. Dean, un inginer electrician, a fost stagiat la SpaceX în vara lui 2017. Marshland, un informatician, a fost stagiat la compania de lansare în vara următoare. Ambii au absolvit în 2019 și încercau să-și dea seama ce să facă cu viața lor.

„Am decis că vrem să rezolvăm problema incertitudinii meteo”, a spus Marshland, așa că au fondat o companie numită WindBorne Systems.

Premisa companiei era simplă: pentru aproximativ 85% din Pământ și atmosfera sa, nu avem date bune despre condițiile meteorologice de acolo. Lipsa datelor de calitate, care stabilesc condițiile inițiale, reprezintă un handicap major pentru modelele de prognoză meteo globale. Soluția propusă de companie a fost în numele său – eoliană.

Dean și Marshland s-au apucat să proiecteze mici baloane meteorologice pe care le-ar putea elibera în atmosferă și care ar zbura în jurul lumii timp de până la 40 de zile, transmitând date atmosferice utile care ar putea fi împachetate și vândute modelelor meteorologice mari, finanțate de guvern.

Baloanele meteorologice oferă date neprețuite despre condițiile atmosferice – citiri cum ar fi temperatura, punctele de rouă și presiuni – care nu pot fi capturate de observațiile de suprafață sau de sateliți. Astfel de „profiluri” atmosferice sunt utile în stabilirea condițiilor inițiale cu care încep modelele. Problema este că baloanele meteo tradiționale sunt greoaie și funcționează doar câteva ore. Din acest motiv, Serviciul Național de Meteorologie le lansează doar de două ori pe zi din aproximativ 100 de locații in Statele Unite.