Medicína a přírodověda

Článků v rubrice: 325

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

Model lidské placenty

Těhotenství je obdobím vzrušení, ale i obav o zdravý vývoj plodu a pohodu nastávající matky. Během čtyřiceti týdnů těhotenství existuje mnoho vnějších faktorů, ...

Před pětadvaceti lety vyrobil Temelín první elektřinu

Přesně před 25. lety, 21. prosince 2000 o půl deváté večer, připojili energetici nejvýkonnější český zdroj k přenosové soustavě. Historické chvíle se účastnili vrcholní ...

Skvělý dárek pod stromeček – audiokniha Zpráva z Hádu

Třípól doporučuje audioknihu Zpráva z Hádu, autorky Edity Dufkové, členky redakční rady! Jednou z rubrik našeho časopisu je Sci-fi, neboť dobré sci-fi příběhy vždy čerpají z vědy ...

MAGIC: Laserová značka s pomocí AI osvětluje původ rakoviny

Výzkumníci EMBL, Evropské mikrobiální laboratoře, vyvinuli nový nástroj založený na umělé inteligenci, který prostřednictvím molekulárních laserových značek ...

Pětidenní cesta pro nejdelší a nejširší komponentu ITER

Rychlostí chůze trvá dosažení lokality ITER z Berre-l’Étang, vzdáleného 70 kilometrů, přibližně 16 hodin. Pokud ale plánujete cestovat pouze mezi 22:30 a časnými ranními hodinami následujícího ...

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