A mesterséges intelligencia óriási tudása, adatáttekintő képessége jól jöhet az időjárás-előrejelzésnél, mely nem könnyű feladat a légköri viszonyok összetettsége, esetenként kiszámíthatatlansága miatt. A Microsoft új MI-modellje, az Aurora specialitása, hogy képes kezelni a jelenlegi módszerek korlátait azzal, hogy kiterjedt légköri adatokat tud pillanatok alatt feldolgozni, ami segíthet a szélsőséges időjárási események korai jelzésében is.

Az új rendszernek 1,3 milliárd paramétere van, és fejlett architektúraelemekkel gazdálkodhat. És hogy miben más, mint a régebbi rendszerek? Abban, hogy több millió órányi változatos időjárási és éghajlati szimulációra képezték ki. A Microsoft szerint ez a kiterjedt atmoszférikus képzés javítja az Aurora előrejelzési képességeit különböző időjárási forgatókönyvekhez, lehetővé téve, hogy átfogó képet alakítson ki a légkör dinamikájáról, felülmúlva a hagyományos numerikus időjárás-előrejelző rendszereket.


Az Aurora modell állítólag felülmúlja a speciális mélytanulási modelleket a különböző időjárás-előrejelzési feladatok és felbontások tekintetében, például egy perc alatt 5 napos globális légszennyezettségi előrejelzéseket és 10 napos, nagy felbontású időjárás-előrejelzéseket készít.

Azáltal, hogy az Aurora egy új megközelítést mutat be az időjárás-előrejelzéshez, átalakíthatja a szélsőséges események előrejelzésére és hatásainak mérséklésére való képességünket, beleértve e szélsőséges események drámai eszkalációjának előrejelzését, és fordulópontot jelenthet a Föld rendszermodellezésében is.

vihar

Az új rendszert több millió órányi változatos időjárási és éghajlati szimulációra képezték ki – fotó: Pixabay

A MI azon képessége, hogy korlátozott adatok mellett is jól teljesít, azt jelenti, hogy megbízható lehet az adatszegény régiókban, például a fejlődő országokban és a sarki területeken, ami pozitív hatással lehet például a mezőgazdaságra, a szállításra és a katasztrófakészültségre, lehetővé téve a közösségek számára, hogy jobban alkalmazkodjanak az éghajlatváltozás okozta kihívásokhoz.

Forrás: hvg.hu