Rövidtávú időjárás-előrejelzést fejleszt a Google

A pár órás kísérleti előrejelzés máris pontosabb a meglévő modelleknél.

Neurális hálózatok segítségével készített időjárás-előrejelzésekkel kísérletezik a Google. A Google AI Blogon közzétett bejegyzés alapján egy olyan neurális hálózatot fejlesztett a szoftveróriás, ami a rendelkezésre álló radar- és műholdas méréseket felhasználva próbálja meg megbecsülni a következő órákban várható időjárási helyzetet.

A második világháború óta fejlesztett klasszikus numerikus előrejelzésekkel szemben a gépi tanulásos módszernél semmilyen előismerete nincs a szoftvernek a légkör mechanizmusáról, fizikai egyenletek megadása helyett a múltbéli eseményekben keresett összefüggésből építette fel tudását a modell. A kísérleti előrejelzéshez 2017 és 2019 közötti, Észak-Amerikát lefedő kompozit radarképeken és több hullámsávos műholdképeken tanították az 1x1 kilométeres térbeli felbontású modellt.

Példa a mozgáspredikció korlátaira: a meglévő zivatarcellák továbbmozgatása (jobb alul) nem veszi figyelembe a csapadék keletkezését és széoszlását (jobb felül)

Egy neurális háló betanítása időigényes feladat, ellenben a kapott modellt a jelenlegi adatokra már jóval gyorsabban tudja alkalmazni a rendszer, ill. annak felbontása is többszöröse az időjárási modellek kimenetének. A kísérleti előrejelzés a futás első 5-6 órájában pontosabb becslést készített mind a mozgásextrapolációnál, mind az operatívan használt regionális amerikai modellnél (HRRR) is. Arról nem szólt a bejelentés, hogy a fejlesztés elérhető lesz-e a nagyközönség számára.

A neurális hálózatok egyre széleskörűbb használatától jelentős javulás várnak a következő évtizedben az időjárás-előrejelzésben, ugyanakkor a légkör kaotikussága egy olyan elméleti korlátot jelent, ami miatt várhatóan az új technológia nem lesz képes kiváltani az 1-2 hetes előrejelzéseket, helyette a rövidtávú, pár órás prognózisok terén hozhat gyökeres változást. 

Disclaimer: Az Időkép, cseh partnerével, a Meteopress-szel több mint egy éve hasonló neurális hálózaton alapuló radarkép-előrejelzésen dolgozik, az első eredmények itt is jelentős javulást mutatnak a korábbi megoldáshoz képest. Remélhetőleg erről a közeljövőben bővebben is be tudunk számolni.

A prognózisok verifikációja
HRRR = operatív észak-amerikai numerikus modell
Persistence = változatlanság feltételezése
OF = mozgáspredikció
Folyamatosan vonal = neurális háló

Szerző: Szente-Varga Bálint
Megjelent: 2020.01.14 21:55


Hirdetés

Kapcsolódó hírek

Mesterséges intelligenciát vetnek be a büdös balatoni víz ellen
A valószínűségi előrejelzéseket is felkavarja az AI
Jól vizsgázott a mesterséges intelligencia a Lee hurrikán előrejelzésében