Η πρόοδος των νέων μοντέλων καιρού: τεχνητή νοημοσύνη και ακριβής πρόγνωση

  • Το ECMWF εφαρμόζει το πιθανοτικό σύστημα AIFS ENS που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη.
  • Το μοντέλο βελτιώνει τις προβλέψεις καταγράφοντας τη μετεωρολογική αβεβαιότητα.
  • Το AIFS ENS διαφέρει από τα παραδοσιακά συστήματα AIFS ως προς την εστίασή του στη μηχανική μάθηση.
  • Η επιχειρησιακή του ανάπτυξη έχει προγραμματιστεί να ξεκινήσει την 1η Ιουλίου 2025.

Προηγμένο μοντέλο καιρού

Τα τελευταία χρόνια, Η πρόγνωση του καιρού έχει υποστεί μια πραγματική επανάσταση χάρη στην ανάπτυξη νέων επιστημονικών μοντέλων που ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη.Το Ευρωπαϊκό Κέντρο Μεσοπρόθεσμων Μετεωρολογικών Προγνώσεων (ECMWF) έκανε ένα σταθερό βήμα με την άφιξη του AIFS ENS, ένα καινοτόμο πιθανοτικό σύστημα που επαναπροσδιορίζει τον τρόπο με τον οποίο παράγονται και διαχειρίζονται οι μετεωρολογικές προβλέψεις.

Ποιο είναι το νέο πιθανοτικό μοντέλο;

Το AIFS ENS v1 είναι ένα μοντέλο συνόλου που χρησιμοποιεί τεχνικές μηχανικής μάθησης για την προσομοίωση της ατμοσφαιρικής συμπεριφοράς και τη δημιουργία μετεωρολογικών προβλέψεων με μια ευρύτερη εικόνα πιθανών μελλοντικών καταστάσεων. Αυτό το σύστημα εκτελεί πολλαπλές προσομοιώσεις από την ίδια αρχική κατάσταση, λαμβάνοντας δείγματα από μια μαθημένη κατανομή, η οποία επιτρέπει την αποτύπωση της αβεβαιότητας που ενυπάρχει στις μετεωρολογικές προβλέψεις.

Χάρη σε αυτήν την προσέγγιση, οι προβλέψεις επιτυγχάνονται πιο ακριβή και ρεαλιστικάΤο μοντέλο χρησιμοποιεί τη συνάρτηση απώλειας CRPS, η οποία βοηθά στη βαθμονόμηση των αποτελεσμάτων, λαμβάνοντας υπόψη τους περιορισμούς που σχετίζονται με την εργασία με πεπερασμένο αριθμό μελών του συνόλου. Ως αποτέλεσμα, Το AIFS ENS έχει ξεπεράσει τα παραδοσιακά φυσικά μοντέλα συνόλων στις μεσοπρόθεσμες προβλέψεις και είναι πολύ ανταγωνιστικό στις υποεποχικές προβλέψεις..

Κύριες διαφορές σε σχέση με τα παραδοσιακά μοντέλα

Ένα από τα πιο σχετικά χαρακτηριστικά του AIFS ENS Είναι ο τρόπος με τον οποίο ενσωματώνει το μέλος ελέγχου. Ενώ στα παραδοσιακά μοντέλα που βασίζονται στη φυσική, αυτό το μέλος λειτουργεί ως μια ντετερμινιστική, αδιατάρακτη αναφορά, στο μοντέλο που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη, αυτός ο ρόλος είναι διαφορετικός. Το μέλος ελέγχου AIFS ENS είναι προϊόν της εσωτερικής δειγματοληψίας της κατανομής που έχει μάθει το σύστημα., πράγμα που σημαίνει ότι η αβεβαιότητα δεν μπορεί να απενεργοποιηθεί για να εκτελεστεί μια προσομοίωση ακριβώς πανομοιότυπη με το κλασικό σχήμα.

Αυτή η καινοτομία αντιπροσωπεύει μια πρόοδο στην ικανότητα πρόβλεψη σύνθετων καιρικών φαινομένων και αξιολόγηση των συναφών κινδύνων λαμβάνοντας υπόψη τη φυσική μεταβλητότητα της ατμόσφαιρας στις προβλέψεις. Αν θέλετε να εμβαθύνετε στον τρόπο λειτουργίας των μετεωρολογικών μοντέλων, μπορείτε να συμβουλευτείτε άλλα μοντέλα καιρού και η σημασία του στην πρόγνωση του καιρού.

Εξέλιξη και χρονολογία εφαρμογής

Το μοντέλο πέρασε από μια πειραματική φάση στην οποία δοκιμάστηκαν διαφορετικές μεθοδολογίες, όπως η τεχνική διάχυσης, αν και η λειτουργική έκδοση επικεντρώνεται αποκλειστικά στη βελτιστοποίηση με τη συνάρτηση απώλειας CRPS. Η ενσωμάτωση του AIFS ENS στα συστήματα πρόβλεψης του ECMWF έχει προγραμματιστεί για την 1η Ιουλίου 2025 στις 06 UTC., μετά από μια φάση δοκιμών που ξεκίνησε στις 23 Ιουνίου.

Προς το παρόν, οι χρήστες άλλων μοντέλων όπως το IFS και το AIFS Single δεν θα βιώσουν καμία αλλαγή, καθώς οι λειτουργικές εκδόσεις αυτών των συστημάτων παραμένουν άθικτες.

Αντίκτυπος και συστάσεις για τους χρήστες

Η άφιξη του AIFS ENS σηματοδοτεί ένα πριν και ένα μετά στο διαχείριση της μετεωρολογικής αβεβαιότητας και ακρίβεια προβλέψεων. Ωστόσο, όσοι σκοπεύουν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα, ιδίως για επιχειρησιακούς σκοπούς, θα πρέπει να εξετάσουν διεξοδικά τις διαθέσιμες πληροφορίες σχετικά με γνωστά και εκκρεμή ζητήματα. Το ECMWF ενθαρρύνει επίσης την επιστημονική και τεχνική κοινότητα να παρέχει ανατροφοδότηση για περαιτέρω βελτίωση του συστήματος.

Το AIFS ENS δεν προορίζεται να αντικαταστήσει άμεσα τα παραδοσιακά μοντέλα, αλλά μάλλον συμπληρώνει τη γκάμα των διαθέσιμων εργαλείων για την πρόγνωση καιρού με πιο προηγμένες προσεγγίσεις προσαρμοσμένες στην εποχή της μηχανικής μάθησης. Για να κατανοήσουμε καλύτερα την εξέλιξη αυτών των μοντέλων, ίσως είναι ενδιαφέρον να εξετάσουμε το .

Η ανάπτυξη και εφαρμογή μοντέλων όπως το AIFS ENS ανοίγει ένα νέο στάδιο στην μετεωρολογική πρόγνωση, βελτίωση των δυνατοτήτων πρόβλεψης και διαχείρισης κινδύνων Σε ένα παγκόσμιο πλαίσιο όπου τα ακραία φαινόμενα αποκτούν ολοένα και μεγαλύτερη σημασία, η συνεχής βελτίωση αυτών των εργαλείων υπόσχεται πιο χρήσιμες προβλέψεις τόσο για τους επαγγελματίες χρήστες όσο και για το ευρύ κοινό.

μοντέλα καιρού-0
σχετικό άρθρο:
Μετεωρολογικά Μοντέλα: Η Επανάσταση της Τεχνητής Νοημοσύνης και το Μέλλον της Πρόβλεψης Καιρού

Αφήστε το σχόλιό σας

Η διεύθυνση email σας δεν θα δημοσιευθεί. Τα υποχρεωτικά πεδία σημειώνονται με *

*

*

  1. Υπεύθυνος για τα δεδομένα: Miguel Ángel Gatón
  2. Σκοπός των δεδομένων: Έλεγχος SPAM, διαχείριση σχολίων.
  3. Νομιμοποίηση: Η συγκατάθεσή σας
  4. Κοινοποίηση των δεδομένων: Τα δεδομένα δεν θα κοινοποιούνται σε τρίτους, εκτός από νομική υποχρέωση.
  5. Αποθήκευση δεδομένων: Βάση δεδομένων που φιλοξενείται από τα δίκτυα Occentus (ΕΕ)
  6. Δικαιώματα: Ανά πάσα στιγμή μπορείτε να περιορίσετε, να ανακτήσετε και να διαγράψετε τις πληροφορίες σας.