Medicína a přírodověda

Článků v rubrice: 318

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/

(red)
Poslat odkaz na článek

Opište prosím text z obrázku

Nejnovější články

Out of memory

Už vám počítač nebo tablet hlásil „Not enough memory to complete this operation“? Můžete spotřebovat veškeré úložiště v telefonu, zaplnit disk počítače.

Rekordní detekce 200 gravitačních vln

Mezinárodní síť observatoří gravitačních vln LIGO, Virgo a KAGRA (LVK) oznámila v dubnu detekci svého 200. kandidátského signálu gravitační vlny v tomto čtvrtém pozorovacím ...

Co je to QR Code pishing

QR kódy se staly každodenním nástrojem pro rychlý přístup k webovým stránkám nebo digitálním menu restaurací, k provádění online plateb či využívání ...

Letní univerzita otevřela studentům dveře pro práci v jaderné energetice

Třiatřicet studentů technických vysokých škol a univerzit se letos zúčastnilo Letní univerzity pořádané Skupinou ČEZ. Během dvou týdnů absolvovali v Jaderné elektrárně Temelín ...

Jak metabolismus utváří život

Výzkumníci z Evropské laboratoře molekulární biologie (EMBL) Barcelona a MPI-CBG Dresden odhalují, jak glykolýza ovlivňuje rané embryonální buňky.

Nejnovější video

Stellarátory - budoucnost energetiky?

Zjímavý průřez historií jaderné fúze a propagace jednoho ze směrů výzkumu - stellarátorů. množstvím animací i reálných záběrů podává srovnání se současnými tokamaky.

close
detail