středa 22. ledna 2025
ikona hodiny 15. 10. 2024 08:36

Přínos AI  pro zpřesnění předpovědi počasí a včasnou identifikaci rizik

Aktuální problémy s povodněmi v České republice znovu poukazují na nezbytnost přesných a spolehlivých meteorologických předpovědí. Umělá inteligence, reprezentovaná modely jako 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 v České republice i po celém světě je implementace a další vývoj AI technologií v meteorologii zásadní.

David Strejc autor

odborník a aktivista v oblasti umělé inteligence z AutoERP

Foto: AutoERP
Umělá Inteligence a budoucnost meteorologie v dnešním světě klimatických výzev Foto: AutoERP

Tento 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).

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 zahrnuje 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 nejen povrchové proměnné, jako jsou teplota a rychlost větru, ale také atmosférické proměnné na 37 výškových úrovních.

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.

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.

Nejnovější články

Analýzy

Sick days jako benefit může využívat 30 % českých zaměstnanců

Situace na trhu práce si žádá zavádění nejrůznějších...
Aktuality

Zakladatelka Canaria Travel získala prestižní ocenění Tourinews

Mezi sedm osobností, které zanechaly významnou stopu v cestovním...
Názory

Jak uniknout z německé pasti? Více odvahy a vikingská inspirace!

Německá ekonomika je “nemocný muž” Evropy a s...

Nejnovější Názory

Názory

Jak uniknout z německé pasti? Více odvahy a vikingská inspirace!

Německá ekonomika je “nemocný muž” Evropy a s...
Expertní pohled

Diskuse o euru v Česku ustrnula. A doplácejí na to firmy

Pokud se českých firem s obchodními vazbami v...
Názory

Na trase USA Čína se znovu eskalují obchodní spory

V uplynulém období se znovu eskalovala obchodní válka...