Прогнозирующая способность искусственного интеллекта произвела революцию во многих отраслях, из которых прогнозирование погоды является интересным примером для изучения. Потенциал точного прогнозирования погоды увеличивается в геометрической прогрессии с использованием ИИ, поскольку он способен вычислять большие объемы данных и анализировать закономерности, которые помогают при прогнозировании текущей погоды и прогнозировании будущего. Что вызывает волну в отрасли, так это то, что она может сделать это, используя меньше вычислительных ресурсов, чем традиционные системы.
Традиционные модели прогнозирования представляют собой сложные компьютерные алгоритмы, основанные на физике атмосферы и работа которых занимает несколько часов; для сравнения, ИИ может делать прогнозы за считанные секунды. Эта способность точно прогнозировать погодные явления может оказать существенное влияние на различные отрасли, от сельского хозяйства и транспорта до борьбы со стихийными бедствиями и производства энергии. Преимущество использования ИИ заключается в том, что он может обрабатывать несколько наборов данных для изучения данных в реальном времени и получения ценной информации, а также постоянно изучать исторический контекст для точных прогнозов. Поскольку страны отслеживают данные о погоде, существует множество общедоступных данных, на которых можно тренироваться без затрат дополнительных финансовых ресурсов.
Погодные инструменты искусственного интеллекта уже находят свое широкое применение, например, система прогнозирования погоды, протестированная с участием фермеров в Индии для оптимизации методов ведения сельского хозяйства в отношении семян, сельскохозяйственных культур, питательных веществ и управления почвой, что чрезвычайно полезно для формирования комплексных стратегий устойчивости аграрного сектора. Его также можно использовать для изучения проектов возобновляемой энергетики, особенно ветроэнергетических проектов, которые, как правило, размещаются в отдаленных районах вдали от погодной инфраструктуры. Кроме того, их можно научить прогнозировать торнадо и грозы, что можно не только использовать для прогнозирования отключений электроэнергии в регионе, но также помочь с предупреждениями и планами потенциальной эвакуации.
Однако надвигающийся климатический кризис имеет свои собственные проблемы. Алгоритмы на базе искусственного интеллекта обучаются на исторических данных о погоде за последние несколько десятилетий и, таким образом, невероятно точны в прогнозировании погоды, похожей на прошлую погоду. Непредсказуемость недавней погоды, которая включает в себя все: от беспрецедентного увеличения числа климатических катастроф, смены сезонов, казалось бы, без закономерностей, до экстремальных погодных явлений, является огромным препятствием, поскольку вся основа прогнозной аналитики — это большой и надежный обучающий набор и предпосылка. что будущие события будут следовать образцам прошлого. Таким образом, на данный момент необходимо использовать ИИ в качестве дополнения к традиционному прогнозированию, основанному на физике, чтобы по-настоящему понять его потенциал, и при необходимости изменить стратегии для повышения точности во времена высокой непредсказуемости погоды.
Источники:
https://technologyreview.com/2023/07/11/1076067/weather-forecasting-is-having-an-ai-moment/
https://aiplusinfo.com/blog/how-is-ai-improving-weather-forecasting/
