Conform TechSpot, prognozele meteo din SUA sunt pe cale să devină mai rapide, mai ieftine și mai alimentate de inteligența artificială. NOAA a pus în funcțiune o nouă generație de modele meteo bazate pe machine learning, promițând predicții mai precise, utilizând doar o fracțiune din puterea de calcul a sistemelor actuale. Este o schimbare majoră în modul în care țara se pregătește pentru furtuni, valuri de căldură și alte fenomene meteo extreme.
Modelele au fost construite și implementate de Centrul de Modelare a Mediului al NOAA în coordonare cu Serviciul Național de Meteorologie. Un purtător de cuvânt al serviciului, Erica Grow Cei, a declarat pentru CBS News că tehnologia de machine learning nu este destinată să înlocuiască modelele numerice existente care se bazează pe ecuații fizice complexe. În schimb, completează aceste metode, extrăgând parțial din datele lor subiacente. Cei a spus că modelele tradiționale rămân una dintre sursele de informații folosite pentru a antrena programul AI.
De zeci de ani, instrumentul principal de prognoză al Administrației Naționale Oceanice și Atmosferice (NOAA) a fost Sistemul Global de Prognoză, sau GFS – un model bazat pe fizică care simulează atmosfera prin ecuații matematice pentru a genera date despre temperatură, vânt, precipitații, ozon și umiditatea solului. În cadrul sistemului mai mare, componentele individuale abordează condițiile de pe uscat, oceanice și atmosferice.
Sistemul Global de Prognoză Ensemble, sau GEFS, a fost dezvoltat ulterior pentru a atenua anumite prejudecăți din cadrul GFS rulând mai multe simulări pentru a captura incertitudinea în diferite scenarii meteo.
Această hartă de prognoză AIGFS pentru 10 decembrie 2025 arată precipitații abundente dintr-un râu atmosferic lovind nord-vestul Pacificului din SUA
Potrivit lui Daryl Kleist, director adjunct al Centrului de Modelare a Mediului al NOAA, noile sisteme AI au fost antrenate folosind decenii de date din aceste modele tradiționale. Kleist a spus că “pentru aceste modele AI, o mare parte din îmbunătățirea abilităților se datorează faptului că au fost antrenate pe date de analiză,” care provin în principal din cadrele de modelare numerice mai vechi.
Agenția estimează că noile sisteme AI vor utiliza între 91% și 99% mai puțină putere de calcul decât modelele tradiționale de prognoză, reducând dramatic resursele necesare pentru predicția în timp real. De asemenea, ar putea extinde intervalul de prognoză cu până la 18 până la 24 de ore.
Cu toate acestea, Kleist a menționat că, deși modelele consumă semnificativ mai puțină energie în timpul funcționării, aceste cifre nu iau în considerare procesul intensiv energetic de antrenare a sistemelor AI.
Trei modele formează fundația noului portofoliu de prognoză AI al NOAA. Primul, Sistemul Global de Prognoză Artificială Inteligență (AIGFS), este descris ca un “model de prognoză meteo care implementează AI pentru a livra prognoze meteo îmbunătățite mai rapid și mai eficient” decât GFS-ul tradițional.
NOAA a declarat că o singură prognoză de 16 zile folosind AIGFS utilizează doar 0,3% din resursele de calcul ale GFS-ului operațional și se finalizează în aproximativ 40 de minute. Acest nivel de viteză, a spus agenția, oferă meteorologilor acces la proiecții actualizate mult mai devreme decât înainte.
Sistemul Artificial de Prognoză Ensemble Global (AIGEFS) se bazează pe acea platformă generând o gamă de rezultate potențiale ale prognozei în loc de o singură proiecție deterministă. Un al treilea model, Hybrid-GEFS, combină noua tehnologie AI cu sistemul ensemble existent al NOAA pentru a rafina prognozele care iau în considerare incertitudinea prognozei.
Lucrările la sisteme sunt în continuare în desfășurare. NOAA a spus că oamenii de știință continuă să îmbunătățească performanța modelelor AI în prognozarea uraganelor și în gama de rezultate posibile generate de sistemul ensemble.
