Summary
Meteorološka prognoza, praksa koja datira još iz drevnih vremena, dobija revolucionarni tehnološki preokret. Veštačka inteligencija se sada primenjuje za predviđanje vremena, što bi moglo učiniti prognoze tačnijim. Već sada je meteorološka prognoza složen posao. Ogromni superkompjuteri, neki veličine školskog autobusa, […]
Meteorološka prognoza, praksa koja datira još iz drevnih vremena, dobija revolucionarni tehnološki preokret. Veštačka inteligencija se sada primenjuje za predviđanje vremena, što bi moglo učiniti prognoze tačnijim.
Već sada je meteorološka prognoza složen posao. Ogromni superkompjuteri, neki veličine školskog autobusa, obično obavljaju veći deo posla predviđanja vremena koristeći fiziku i simulacije koje traju satima. Većinom takvi kompjuteri su u posedu državnih organizacija, poput Evropskog centra za srednjoročne vremenske prognoze (ECMWF). Ali to bi uskoro moglo da se promeni. Veštačka inteligencija, snaga koja menja mnoge industrije, bi mogla isto učiniti za meteorološke prognoze.
Google je najavio program GraphCast koji koristi mašinsko učenje za predviđanje vremena, a koji je deo istraživačkog laboratorije veštačke inteligencije DeepMind. Program nudi prognoze vremena za 10 dana za manje od jednog minuta i uz „neviđenu tačnost“. Kroz analizu terabajta podataka o vremenskim uslovima tokom poslednjih četiri decenije, mašinsko učenje koristi trendove iz prošlosti za predviđanje trenutnih uslova. Program je zapravo „imitacija“ onoga što superkompjuteri rade satima. I sposoban je da brzo generiše rezultate.
Prebrzina je ono što je programima poput GraphCast-a gotovo garantovalo ulogu u meteorološkoj prognozi. Klasični prognostičari će verovatno koristiti i veštačku inteligenciju i superkompjutere zajedno kako bi unapredili svoje prognoze.
Iako veštačka inteligencija ima potencijal da ranije otkrije velike vremenske sisteme od superkompjutera, ima i neke ograničenosti. Na primer, bolje predviđa vremenske uslove na makro nivou, a ne lokalnom. Takođe, postoji rizik da mašinsko učenje može povremeno prekršiti zakonitosti fizike u svojim predviđanjima, slično kao što ChatGPT nije stvarno govorio, već je predvideo reči. Treba biti oprezan zbog takvih stvari.
Bez obzira na ove ograničenosti, uloga veštačke inteligencije u meteorološkoj prognozi je neosporno značajna. Ona ima potencijal da unapredi tačnost prognoza, omogući prilagođavanje u realnom vremenu i pomogne u upravljanju vremenskim ekstremima.
FAQ:
Q: Kako veštačka inteligencija koristi mašinsko učenje za predviđanje vremena?
A: Veštačka inteligencija analizira ogromnu količinu podataka o vremenskim uslovima iz prošlosti kako bi predvidela trenutne uslove.
Q: Kakve su prednosti i mogućnosti upotrebe veštačke inteligencije u meteorološkoj prognozi?
A: Veštačka inteligencija može poboljšati tačnost prognoza, omogućiti prilagođavanje u realnom vremenu i pomoći u upravljanju vremenskim ekstremima.
Q: Da li veštačka inteligencija može zameniti ljudske prognostičare?
A: Iako veštačka inteligencija može pružiti precizne prognoze, potrebni su stručnjaci za tumačenje rezultata i donošenje zaključaka. Ljudska stručnost je i dalje neophodna.
