Dominikánská republika vymýtila středomořské ovocné mušky
V rekordním čase se Dominikánské republice podařilo úspěšně potlačit nový vpád středomořské ovocné mušky, vysoce destruktivního škůdce ohrožujícího zemědělskou produkci po celém světě.
Článků v rubrice: 309
16. února 2025
AI pro zpřesnění předpovědi počasí a včasnou identifikaci rizik
Loňské povodně v České republice, ve Španělsku a dalších místech znovu ukázaly nezbytnost přesných a spolehlivých meteorologických předpovědí. Umělá inteligence, reprezentovaná modely jako je např. GraphCast, vyvinutý společností Google DeepMind, představuje revoluční posun v oblasti meteorologických předpovědí. Díky schopnosti poskytovat rychlé a přesné předpovědi s dlouhým časovým horizontem má AI potenciál významně přispět k minimalizaci škod způsobených extrémními povětrnostními jevy. V kontextu současných povodní a dalších klimatických výzev po celém světě je implementace a další vývoj AI technologií v meteorologii zásadní.
Fotogalerie (1)
Běžná meteorologická mapa znázorňující izobary a okluzní frontu (zdroj Wikimedia Commons, CC-BY-SA 3.0, autor Simon Eugster)
Pokročilý AI model je schopen poskytovat globální předpovědi počasí až na 10 dní dopředu s bezprecedentní přesností. GraphCast překonává současný zlatý standard v oboru, kterým je High Resolution Forecast (HRES) Evropského centra pro střednědobé předpovědi počasí (ECMWF).
GraphCast
Model GraphCast funguje na základě grafových neuronových sítí (GNN), které jsou ideální pro zpracování prostorově strukturovaných dat, jako jsou meteorologické informace. Předpovědi poskytuje s vysokým rozlišením 0,25 stupně zeměpisné šířky a délky, což znamená více než milion bodů pokrývajících celý povrch Země. Navíc je schopen vytvořit 10denní předpověď za méně než jednu minutu pomocí jediného výpočetního zařízení Google TPU v4, zatímco tradiční modely potřebují na superpočítačích hodiny výpočtů. GraphCast předpovídá atmosférické proměnné, jako jsou teplota a rychlost větru, nejen povrchové, ale také na 37 výškových úrovních. Předpovědi jsou generovány pro všechny souřadnice najednou, účinnost a doba odezvy je ohromující.
GraphCast a podobné AI modely využívají obrovské množství historických a aktuálních dat, což umožňuje vytvářet komplexnější a přesnější předpovědi. Strojové učení a hluboké neuronové sítě identifikují vzorce v datech, které tradiční modely často nezachytí. Díky rychlému zpracování dat mohou být předpovědi častěji aktualizovány a úřady mohou efektivněji reagovat na měnící se podmínky.
GraphCast je volně přístupný
Přesné předpovědi mají pozitivní dopad na krizové řízení, ochranu majetku, minimalizaci finančních ztrát i záchranu lidských životů. Kód modelu GraphCast byl navíc zveřejněn jako open source, což umožňuje vědcům a meteorologům po celém světě využívat jeho výhody a dále jej rozvíjet. Spolupráce mezi vědeckou komunitou, technologickými společnostmi a veřejnými institucemi bude klíčová pro plné využití tohoto potenciálu ve prospěch celé společnosti.
(K tématu se vyjadřuje David Strejc, odborník a aktivista v oblasti umělé inteligence z autoerp.cz.)
Vše o GraphCast najdete zde: https://deepmind.google/discover/blog/graphcast-ai-model-for-faster-and-more-accurate-global-weather-forecasting/
Nejnovější články
Jak se z DNA pozná, kdo je s kým příbuzný?
Testy DNA mohou lidem říci, odkud ze světa pocházejí jejich předkové, či zda jim hrozí rozvoj některého genetického onemocnění. Někdy mohou dokonce pomoci lidem spojit se s rodinnými příslušníky, ...
IT firmy se otvírají středoškolákům
Jsou nezkušení stážisté za trest? V oborech informačních technologií spíš naopak. Vzhledem k nedostatku absolventů se firmy stále víc soustřeďují i na studenty středních škol.
Hledají se noví Einsteinové a Curieové
Natočit krátké video s fyzikou v hlavní roli a vyhrát deset tisíc korun do vlastní kapsy a dvě stě tisíc pro svou školu, to je nabídka celostátní soutěže „Vím ...
Izolované lidské populace
Lidé migrují a cestují, navzájem se mísí. Je tomu tak od nepaměti, jsou důkazy dokonce i o dávném křížení moderních Homo sapiens s Neadertálci a dalšími skupinami.
