Läbimurre: AI muudab revolutsiooniliselt tugeva vihma prognoosid turvalise tuleviku nimel!

Läbimurre: AI muudab revolutsiooniliselt tugeva vihma prognoosid turvalise tuleviku nimel!

Mis toimub ilmauuringute maailmas? Põnev peatükk on avanenud, sest Karlsruhe Tehnoloogiainstituut (KIT) on välja töötanud uudse meetodi tugevate sademete hindamise parandamiseks. Selle tuumaks on tehisintellekt, mis võimaldab muuta jämeda eraldusvõimega globaalsed ilmaandmed ülitäpseteks sademete kaartideks. Tulemused avaldati teadusajakirjasnpj Kliima- ja atmosfääriteadusavaldatud kuidas idw-online.de teatatud.

Dr Christian Chwala, KITi hüdrometeoroloogia ekspert, rõhutab, et maailmas ei saa tähelepanuta jätta tugevate vihmasadude ja üleujutuste sagenemist. Paljudes piirkondades puuduvad aga usaldusväärsed andmed äärmuslike sündmuste adekvaatseks hindamiseks. Tehisintellekt suudab nüüd luua täpseid sademetekaarte andmevaestes piirkondades, hoolimata algsest jämedast eraldusvõimest, mis on umbes 24 kilomeetrit tunnise kellaga.

Täiustatud ilmaennustused

Uuenduslikku generatiivset tehisintellekti mudelit, mida tuntakse nimega SpateGAN-ERA5, koolitati Saksamaal kõrge eraldusvõimega ilmaradari andmetega. See loob mitu füüsiliselt usutavat, peene eraldusvõimega sademete kaarti, mis näitavad iga 10 minuti järel kuni kahe kilomeetri üksikasju. See meetod ei anna mitte ainult täpseid kaarte, vaid ka teavet tulemuste statistilise ebakindluse kohta. USA ja Austraalia ilmastikuandmeid kasutav kinnitav test näitab paljutõotavaid tulemusi erinevates kliimatingimustes.

Selle meetodi tähtsust ei saa ülehinnata. See avab võimaluse paremini hinnata piirkondlikke kliimariske, eriti tundlikes piiratud ressurssidega piirkondades. Tulevikus võiks tehisintellekt kaasa aidata ka katastroofide ennetamise hoiatustele ja üleujutuskaitsemeetmete varajasele planeerimisele.

Kuid Karlsruhe pole ainus koht, kus inimesed ilmaennustuse tuleviku kallal töötavad. Saksa ilmateenistus (DWD) on samuti teinud tehisintellekti uurimisel märkimisväärseid edusamme. Esimest korda integreeris DWD ilmavaatlusandmed prognoosimudelitesse ainult tehisintellekti kasutades, mis parandas ka ilmaanalüüsi kvaliteeti. Prof dr Sarah Jones, DWD president, rõhutab instituudi juhtivat teaduslikku positsiooni. Uus andmete assimilatsiooniskeem, tuntud kui AI-Var, asendab traditsioonilised meetodid kaasaegsete süvaõppetehnikatega ja lubab tõhusalt optimeerida ilmaennustusi, nagu näiteks dwd.de esiletõstmised.

Tuleviku üleujutuste hoiatussüsteemid

Teine tähelepanuväärne projekt pärineb Google'i uurimisosakonnast, mis on välja töötanud AI mudeli jõgede üleujutuste ennustamiseks. Kuidas tagesschau.de teatatud, ei nõua see mudel mõõtejaamade andmeid, vaid kasutab avalikult kättesaadavaid ilmaandmeid. See võib teha võimalikuks usaldusväärse prognoosi, eriti arengumaades, kus pole piisavalt juurdepääsu mõõtejaamadele.

Uus hoiatussüsteem suudab teha täpseid prognoose viis päeva enne üleujutust ja sellega võivad paljud inimesed nutitelefonide kaudu jõuda. Kui traditsioonilised süsteemid nõudsid palju teadmisi ja ressursse, siis tehisintellektiga töötavad mudelid pakuvad paljulubavat alternatiivi. Jääb näha, kas need süsteemid õhutavad konkurentsi era- ja valitsuse hoiatuste vahel.

Üldiselt näitavad need arengud, kui paljutõotav on tehisintellekti ja meteoroloogiliste protsesside kombinatsioon. Nii KIT, DWD kui ka Google seavad ilmaennustamisel uusi standardeid ja näitavad, et uuenduslikud tehnoloogiad on hästi teel, et meid loodusjõudude eest paremini kaitsta.