Predpovedať počasie s vysokou presnosťou či už na minúty, hodiny či týždne dopredu bola pre numerologických meteorológov vždy veľká výzva. Počasie totiž vplýva na všetky aspekty spoločnosti. 

Drvivá väčšina meterologických modelov v tejto dobe funguje na základe fyzikálnych modelov, ktoré využívajú fyzikálne rovnice na výpočet počasia z reálne nameraných hodnôt. Takéto výpočty sú nielen nesmierne zložité, no potrebujú aj enormné množstvo nameraných dát.

Čím väčšie je množstvo nameraných dát, tým väčšia je aj šanca, že niektoré z dát budú namerané chybne. Toto vyžaduje opätovné spustenie modelov s upravenými počiatočnými podmienkami, čo ešte väčšmi zaťažuje výpočtový výkon. Fyzikálne modely sú preto v zložitých situáciách často nepresné a sú výrazne limitované výpočtovým výkonom. 

Vedci vytvorili nový meteorologický model využitím neurónových sietí

Vedci Nal Kalchbrenner a Casper Sønderby zo skupiny Google Research v Amsterdame sa na problematiku meteorologických modelov pozreli trošku z iného hľadiska. 

Vymysleli totiž nový model, ktorý na predpoveď počasia nevyužíva fyzikálne rovnice, no namiesto toho neurónové siete. Ich správnym naprogramovaním vytvorili umelú inteligenciu (ďalej AI), ktorá sa sama učí. 

,,Nový model MetNet: Meteorlogický model na báze neurónových sietí na predpoveď zrážok, dokáže predpovedať zrážky v 2-minútových intervaloch na 8 hodín dopredu s vysokou presnosťou ako doteraz známe modely," uviedol Nal Kalchbrenner.

AI využíva aktuálne dáta z amerických radarov a družíc a dokáže si sama nájsť súvislosti medzi atmosferickými javmi, ktoré nad povrchom prebiehajú. Na základe nich dokáže predpovedať počasie na 8 hodín dopredu s 2-minútovým krokom. Väčšina fyzikálnych modelov (aj tie, ktoré sú určené na krátkodobú predpoveď) pritom predpovedajú v hodinových krokoch na podobne dlhú dobu. Oproti klasickým modelom má nový MetNet model aj vyššie priestorové rozlíšenie (1 km oproti HRRR 3 km).

Na nasledovnej animácii môžeme pozorovať: v hornej časti animácie predpoveď modelu MetNet, v strednom obrázku skutočnosť a v spodnom obrázku predpoveď modelu HRRR. V prvej hodine dosahuje model MetNet takmer dvojnásobnú presnosť ako model HRRR, následne presnosť klesá a približne v ôsmej hodine predikcie sú podobne úspešné. 

Ako si viedla umelá inteligencia v porovnaní s ,,klasickými" modelmi? 

V Spojených štátoch amerických, kde nový model funguje, je momentálne na krátkodobé predpovede najpoužívanejší model HRRR. Ten predpovedá v hodinových krokoch a aktualizuje sa každú hodinu. Predpoveď prebieha na 48 hodín dopredu a je považovaný za jeden z najpresnejších modelov na svete.

Ako si teda viedol model MetNet s týmto ,,velikánom" fyzikálnych modelov? Ani samotní vedci neočakávali tak dobré výsledky. Na predikcii hodinu dopredu sa presnosť modelu MetNet blížila k dvojnásobku modelu HRRR. S narastajúcou dobou predikcie sa potom úspešnosť postupne približovala k modelu HRRR a na jeho úroveň sa dostala až v ôsmej hodine.

Nový meteorologický model MetNet vykazuje vysokú presnosť už aj v minútových krokoch.

Predstavte si, že by ste hodinu až tri hodiny dopredu vedeli s minútovou presnosťou kedy bude pršať. Táto predstava sa s novými metódami v štatistike a numerologickej meteorológii reálne približuje k skutočnosti. Model MetNet je len dôkazom toho, že technologický vývoj dramaticky zlepší predpoveď počasia a v neposlednom rade aj náš každodenný život.