Berta Sándor

Tíz napra is pontosan előre­jelezhető lesz az időjárás

A kérdésben a szakemberek gépi tanulásra támaszkodnának.

A Kínai Óceánügyi Egyetem kutatói a mesterséges intelligencia segítségével akarnak az eddiginél sokkal pontosabb meteorológiai prognózisokat készíteni. A tudósok az általuk kifejlesztett új időjárás-előrejelző rendszert a gépi tanulás bevonásával készítették fel. A pontos meteorológiai prognózisok rendkívül fontosak számos területen, elegendő csak a légiközlekedésre és a szállítmányozásra, a mezőgazdaságra és a vízgazdálkodásra gondolni.

A megalkotott számítógép-hálózat négy időjárási változó (hőmérséklet, páratartalom, szélsebesség és szélirány) alapján készíti el az előrejelzéseit. A megoldás az Európai Középtávú Előrejelző Központ naponta kétszer nyilvánosságra hozott adataira támaszkodik és megtanulja, hogyan készítsen pontos prognózisokat.

A kutatókat a fejlesztés során a U-net nevű mély tanulási hálózat inspirálta, amely bioegészségügyi képeket elemez azért, hogy részletesebb információkat kapjon. Éppen ezért a saját rendszerüket úgy hívják, hogy CU-net, s a hasonlóságokra és a különbségekre utaló információkat kutatja fel, majd megtanulja, hogy azok miként befolyásolják egymást.

A CU-net felkészítése 2005-ben kezdődött el, majd a 2017-es és a 2018-as időjárás alapján tesztelték a képességeit. Haonan Chen, a Coloradói Állami Egyetem szakértője rámutatott, hogy az így nyert tapasztalatok közvetlenül felhasználhatók az időjárás- és klímaváltozékonyság innovatív diagnosztikájában. A mesterséges intelligencia alapvetően változtathatja meg a rendszerkutatást.

Hozzászólások

A témához csak regisztrált és bejelentkezett látogatók szólhatnak hozzá!
Bejelentkezéshez klikk ide
(Regisztráció a fórum nyitóoldalán)
  • Nos #10
    Matematikaban a kaotikus olyan rendszert jelol, aminek ismerjuk a mukodeset, de a rendszer dinamikaja egyszeruen olyan, hogy egy nagyon pici valtozas a kezdofeltetelekben idovel teljesen mas rendszerallapothoz vezet. Az idojaras reszben ilyen rendszer, es teny, hogy nincs minden resze toketesen modellezve.
  • _svd_ #9
    Kaotikus.
    Kaotikusnak tekintjük azt a folyamatot, aminek a törvényszerűségeit nem tudjuk leírni.
    Az időjárás esetében a Föld és többi égitest mozgása okozta változások hatását előre tudjuk/tudnánk számolni. A Nap és a Föld geotermikus tevékenységéit nem tudjuk előre jelezni. A Földi vulkán tevékenység hatásaival rövidtávon tudnánk számolni. De a Nap önmagában is kaotikus, ezért a hozzánk érkező energia mennyiség nem számítható ki előre.

    A totóban szereplő sporteredmények is kaotikus rendszerben keletkeznek. Arra sem lehetne egy mélytanuló rendszert ráereszteni, hogy tanulja meg a következő heti nyerő állapotot előre jelezni.
  • Gabbbbbbbbbbbb #8
    Én is erre gondoltam, persze egyelőre nem bizonyított, hogy tényleg kaotikus rendszer-e.
  • kvp #7
    A napi ketszeri adatbevitel a minimum kornyeken van. Mar a napi 12-24-szeri bevitel (oras frissites) is nagyban tudja javitani a kovetkezo 24-48 ora predikciojanak pontossagat es ezaltal a teljes rendszer predukcios pontossagat hosszabb tavokra is. Az MI itt egy dolgot tud mondani, a meglevo korabbi adatok (tapasztalatok) alapjan megprobalja megbecsulni a varhato idojarast. Ez pont nem alkalmas a hirtelen kialakulo uj idojarasi jelensegek elorejelzesere, mivel pont ezek hianyoznak a korabbi adatokbol. Raadasul a katasztrofak nagyreszet ezen hirtelen jelensegek okozzak, tehat az atlag embernek szinte csak ez az informacio lenne fontos.

    A jo megoldas szerintem az adatbevitel folyamatossa tetele lenne, tehat az osszes meresi adat percenkenti vagy akar masodpercenkenti frissitese es ezek alapjan az aktualis predikcios modell folyamatos korrekcioja. Perces frissites eseten a kovetkezo 1-2 orara kozel 100%-os pontossag lenne elerheto, ami a katasztrofak ejorejelzeseben es a lakossag figyelmezteteseben kritikus lenne. Ha Japanban meg tudtak ezt tenni a foldrengesek es a tajfunok miatt, akkor Europaban is meg lehetne tenni. Minden tapasztalati alapu prediktiv (kvazi MI) rendszer csak arra jo, hogy sporolni tudjanak az adatok beszerzesen. Ennyi erovel tenyleg eleg egy madarjost felkerlni, az sem lesz rosszabb.
  • Csaba161 #6
    Mivel az időjárás kaotikus rendszer, ez időben fejlődve egyre nagyobb véletlenszerű eltéréseket eredményez, ezt semmilyen MI nem fogja tudni előrejelezni, pláne nem egyre kevesebb adatból...
  • Nos #5
    A cim kicsit naiv. 1000 eve is lehetett valamit mondani 10 napra elore, es 100 szazalekos pontossaggal most sem tudjuk 10 percre sem. Szoval csak az tortenik, hogy most valamilyen deep learning eljarassal javutani akarjak a teljesitmenyet az elorejelzesnek. Az eredetti cikk nem epp friss, az otlet pedig foleg nem, mar vannak olyan elerheto modellek, amikben valamilyen szamitas machine learninggel van megoldva.
  • uwu2020 #4
    Hát nem. Az értékelhető előrejelzés az eredmény valószínűségét is megdja, ami a napok számával erősen csökken, és az sem mindegy hogy léghőmérsékletet., szélsebességet, vagy csapadékot számítanak. Nyilván nem a béljóslós meg fecskereptetős oldalakat kell ez alatt érteni.
  • uwu2020 #3
    Az most sem titok, hogy mennyi adat és milyen mélységű modellezés szükséges adott valószínűséggel való számításához, csak kicsit bonyesz. Az AI pont arra jó, hogy kevesebb adatból is ugyanolyan modellekkel pontosabban tud számolni az "így szokott lenni" elvet követve.
    Utoljára szerkesztette: uwu2020, 2021.11.28. 10:41:06
  • wraithLord #2
    Miért, eddig nem volt az? Akkor eddig miért volt 10 napos előrejelzés? :D (Mondjuk van egész évre is. :D)
  • Gabbbbbbbbbbbb #1
    Természetesen van értelme ezzel kísérletezgetni, csak nehogy kiderüljön, hogy matematikailag nem lehet 10 napra előre megjósolni az időt.