A mesterséges intelligenciára alapozott modell húsz százalékkal képes pontosítani az időjárás-előrejelzéseket.
A Közép Távú Időjárás Előrejelzések Európai Központja (ECMWF) nemrégiben bemutatta legfrissebb, mesterséges intelligencián alapuló időjárási modelljét. Az intézmény állítása szerint ez az új modell 20 százalékkal túlszárnyalja a legkiválóbb hagyományos fizikai modellek teljesítményét. A hvg.hu vasárnapi cikkében részletesen foglalkozik a fejlesztés jelentőségével és a várható hatásaival.
Az AIFS, vagyis Mesterséges Intelligencia Előrejelző Rendszer, a legfrissebb hírek szerint jelentős előnyöket kínál a hagyományos fizikai modellekhez képest. A szervezet közleménye alapján ez a modern rendszer nemcsak gyorsabb, hanem költséghatékonyabb megoldást is nyújt, mivel hozzávetőlegesen...
A portál arra figyelmeztet, hogy a hagyományos előrejelzési modellek fizikai egyenletek megoldásán alapulnak, de ennek a megközelítésnek bizonyos korlátai vannak. Például a légköri dinamika megértésére építenek, míg az MI-alapú megoldások egyik figyelemre méltó előnye, hogy képesek a légkör bonyolultabb mintázatainak és dinamikájának felfedezésére az adatok elemzésével. Ezáltal nem csupán a korábban ismert és dokumentált egyenletekre támaszkodnak, hanem a változó időjárási viszonyok mélyebb megértésére is képesek.
A hvg.hu idézi a Gizmodo cikkét, amelyben megjegyzik: az ECMWF nem sokkal azután jelentette be az AIFS-t, hogy a Google DeepMind is előrukkolt a GenCast nevű modelljével, mely szintén az MI-re támaszkodik. Az ECMWF az AIFS-sel a rendszernek az első működőképes változatát mutatta be, amelynek a felbontása egyelőre kisebb, mint a fizikai változaté. Az MI-alapú megoldást most még inkább egy másik, IFS nevű modelljük kiegészítésének tekintik - írja a portál.
