„Првпат еден систем базиран на вештачка интелигенција ги надминува сите оперативни центри во предвидувањето урагани“, изјави водечкиот автор на студијата, Парис Пердикарис, вонреден професор по машинско инженерство на Универзитетот во Пенсилванија.

„Аурора“, која била обучена исклучиво врз основа на историски податоци, успеала попрецизно од оперативните центри — како што е Националниот центар за урагани во САД — да ги предвиди сите урагани во 2023 година.

Традиционалните модели за временска прогноза се засноваат на физички принципи — како што се зачувување на масата, импулсот и енергијата — и бараат огромна компјутерска моќ.

Но, според студијата, компјутерските трошоци за работата на „Аурора“ биле неколку стотици пати пониски.

Овие експериментални резултати следуваат по појавата на моделот "Pangu-Weather" — кинески систем на вештачка интелигенција развиен од технолошкиот гигант „Huawei“ во 2023 година — и можат да најават промена на парадигмата во начинот на кој глобалните метеоролошки агенции ги предвидуваат временските услови и потенцијално смртоносните екстремни појави засилени од глобалното затоплување.

Светиот грал на прогнозата

„Верувам дека сме на почетокот на ера на трансформација на науката за атмосферските системи. Во следните пет до десет години, светиот грал ќе биде создавање системи кои директно обработуваат податоци од сензори за далечинско набљудување, како што се сателити и метеоролошки станици, за да генерираат високо прецизни прогнози за кој било дел од светот“, изјави Пердикарис во видео-презентација објавена од "Nature".

Според креаторите на моделот, „Аурора“ е првиот систем кој доследно ги надминал седум прогностички центри во предвидување на патеките на разорни циклони во рок од пет дена.

На пример, во симулација четири дена однапред, „Аурора“ точно предвидела каде и кога ќе удри тајфунот Доксури — еден од најразорните тајфуни забележани во Пацификот — врз Филипините. Официјалните прогнози од 2023 година во тоа време укажувале дека тајфунот ќе помине северно од Тајван.

"Microsoft" го надмина и „златниот стандард“ за точност

Моделот на "Microsoft" исто така го надминал моделот на Европскиот центар за среднорочно предвидување на времето (ECMWF) во 92 отсто од случаите на глобални десетдневни прогнози, на просторна скала од околу 10 квадратни километри.

"ECMWF", кој подготвува прогнози за 35 европски држави, се смета за златен стандард во точноста на временските прогнози.

Во декември, моделот "GenCast" на „Google“ ја надминал точноста на Европскиот центар во повеќе од 97 отсто од 1.320 климатски катастрофи евидентирани во 2019 година.

Иако ветувачки, перформансите на овие модели, засновани на реални настани, сè уште се експериментални и внимателно се следат од страна на научната и метеоролошката заедница.