Click Accept pentru a primi notificări cu cele mai importante știri!
Tehnologia AI poate crea previziuni mai specifice înainte de incidente precum inundațiile urbane sau în zone mai dificile, precum cele muntoase. De exemplu, s-a constatat că modelul de inteligență artificială GraphCast, finanțat de Google, bazat pe învățarea automată antrenată direct din datele de reanaliză, depășește modelele tradiționale. Datele de reanaliză se bazează pe previziunile meteorologice anterioare, reluate cu ajutorul modelelor moderne de prognoză pentru a oferi cea mai complexă imagine a vremii și a climei din trecut.
Totuși, există încă lacune privind cunoștințele, modul de utilizare a informațiilor și investițiile pentru consolidarea modelelor de colectare a datelor, spun experții.
„În anumite cazuri și pentru anumite variabile, modelele AI pot bate modelele bazate pe fizică, dar în alte cazuri, este invers”, a declarat profesorul de meteorologie la Universitatea Reading din Regatul Unit, Andrew Charlton-Perez.
Una dintre probleme este că eficiența unui model AI este la fel de bună ca și informațiile care îi sunt furnizate. Dacă există puține date de intrare sau fenomenele extreme au loc mai frecvent, în perioade diferite ale anului sau în regiuni diferite, dezastrele meteorologice devin mai greu de prevăzut.
Din ianuarie, Centrul european pentru prognoze meteorologice pe termen mediu (ECMWF), o organizație independentă care furnizează prognoze pentru țările europene de patru ori pe zi, utilizează sistemul de inteligență artificială, numit și sistemul integrat de prognoză (AIFS).
Acest model de prognoză bazat pe date realizează rapid mai multe previziuni și oferă prognoze pe termen lung ale evenimentelor meteorologice, cum ar fi cicloanele și valurile de căldură. Conform experților, previziunile ECMWF privind inundațiile europene din septembrie au fost corecte.
(sursa: Mediafax)
Citește pe Antena3.ro
