Sztuczna inteligencja trafia w dziesiątkę z prognozową pogody. To rewolucja w gospodarce!
W Europie śniegu jest najwięcej od lat: w Niemczech zaspy stulecia, w Czechach stan klęski żywiołowej, w Polsce tu i tam szwankuje komunikacja publiczna. Tydzień wcześniej pod śniegiem zniknęła Bułgaria, Serbia i część Rumunii. Burze śnieżne przeszły nad Turcją, Mołdawia nie miała prądu, Krym przeżył największy sztorm stulecia. Jednym słowem pogodowy szok. Zwłaszcza po ostatnich kilku bezśnieżnych i ciepłych sezonach i po gorącym początku jesieni.
Tym razem nie będzie jednak o katastrofie klimatycznej. Ale o znaczeniu prognozy pogody. Bo zdaniem ekspertów jesteśmy świadkami synoptycznej rewolucji. I powinniśmy trzymać kciuki za jej powodzenie.
To nie wszystko, co mamy dla Ciebie w TOK FM Premium. Spróbuj, posłuchaj i skorzystaj ze specjalnej oferty. Wejdź tutaj, by znaleźć szczegóły >>
Na początek - sztuczna inteligencja. Model AI służący do prognozowania pogody zbudowany przez firmę Google osiągnął bowiem tak rewelacyjne wyniki, że synoptykom odebrało mowę. 'GraphCast' dostał do nauczenia się dane historyczne z ostatnich 40 lat. Po ich przejrzeniu i analizie potrafi stworzyć 10-dniową prognozę ze stanem pogody opisanym co sześć godzin. I to dla każdego miejsca na świecie. A robi to w minutę i potrzebny do tego komputer jest wielkości pudełka na buty.
I tak prawdopodobnie będzie wyglądać przewidywanie pogody przyszłości. Najdokładniejsza z możliwych prognoza, dla każdego - w minutę. A do tego niewielkie urządzenie zamiast komputera wielkości autobusu. Bo na razie, by osiągnąć ten sam efekt co 'GraphCast', tradycyjny model potrzebuje godziny lub więcej. I komputera, który nie zmieści się w średniej wielkości pomieszczeniu. Najnowszy model synoptyczny jest o 10 proc. dokładniejszy niż najlepszy model europejski. I jest tak, gdy chodzi o niemal wszystkie oceniane zmienne pogodowe. A to dla prognoz najważniejsza rekomendacja. Nie tylko tempo przygotowania, ale trafność. Bo na podstawie dwóch największych dzisiaj modeli - europejskiego ECMWF i amerykańskiego NOAA - formułowane są ostrzeżenia ratujące życie na całym świecie. I pozwalające uniknąć gospodarkom, dotkliwych skutków anomalii pogodowych.
'Stare' modele formułują prognozy przede wszystkim w oparciu o dane historyczne. Są drogie i zajmują dużo miejsca, bo wymagają ogromnej mocy obliczeniowej. Inaczej ze sztuczną inteligencją, która uczy się danych, a potem na podstawie aktualnej sytuacji generuje prognozę. Dzięki temu trafniej przewiduje zjawiska, które nie mieszczą się w żadnych równaniach, ponieważ nigdy wcześniej się nie zdarzały z takim nasileniem jak dzisiaj.
Tak było w przypadku 'GraphCast' z prognozowaniem zdarzeń ekstremalnych, jak tropikalne cyklony, rzeki atmosferyczne, fale upałów i czy ataki trzaskającego mrozu. Sztuczna inteligencja trafnie przewiduje trasę i siłę huraganów, i nie myli się co do skali upałów z dokładnością niemal dwóch tygodni przed ich nadejściem. Podobnie jest z trafnością oceny przebiegu tak zwanych rzek atmosferycznych, które przynoszą wielodniowe ulewy. Gorzej jest natomiast z przewidywaniem punktowych zdarzeń lokalnych jak np. gwałtowne burze.
Prognoza od AI może mieć wpływ nawet na ceny produktów rolnych
Z takimi prognozami jest jeszcze inny problem. Otóż naukowcy nie potrafią wyjaśnić, z czego dokładnie sztuczna inteligencja wnioskuje o takiej, a nie innej prognozie. Bo nie jest ona wynikiem matematycznego obliczenia, w który dwa plus dwa zawsze równa się cztery. I teraz o praktycznym zastosowaniu skutków tego synoptycznego przewrotu.
Na przykład znaczenie dla transportu. Dzięki superprecyzyjnej prognozie pogody sprawniej będą pracować lotniska. Obrazki z przymarzniętymi do płyty samolotami, mogą się więcej nie powtórzyć, bo porty lotnicze będą przygotowane na zagrożenia ekstremalnymi zjawiskami, jak na przykład historycznych rozmiarów śnieżyce. Bo swoje superdokładne centrum synoptyczne będzie mieć każde lotnisko, służba i instytucja, której działalność zależy od pogody. I każda firma, która pracuje 'pod chmurką'.
Zyska budownictwo, bo na każdym etapie inwestycji operacje najbardziej zależne od aury zostaną zaplanowane bez niespodzianek. Pomyślmy na przykład o wylewaniu betonu. Kiedy jest za gorąco, to źle; kiedy za zimno to też źle. Nie wspominając o zabezpieczeniu w przypadku zjawisk ekstremalnych, takich jak ulewne deszcze, huraganowy wiatr. I o zamknięciu budów wraz ze sprawną ewakuacją załogi. Dokładna dłuższa niż do tej pory prognoza może też przynieść znaczącą zmianę w całych gałęziach gospodarki.
Jak na przykład rolnictwo. Wyobraźmy sobie plantację warzyw, która wymaga podlewania. Wiadomo - klimat się zmienia, dzisiaj niemal wszystko wymaga dodatkowego zasilania. Ale nie wtedy, gdy ma padać deszcz. Chodzi o to, by wiedzieć, kiedy konkretnie i z jaką siłą będzie padać, by precyzyjnie zaplanować cały proces. I zakręcić kurki systemu irygacyjnego na czas. To oszczędność nie tylko wody, ale także czasu i pieniędzy. A na samym końcu możliwa niższa cena dla konsumenta. Bo sprawdzająca się prognoza to dokładne plany prac polowych, tępienia szkodników, nawożenia czy w końcu zbierania i magazynowania. I oceny kiedy, czego i ile nie uda się zebrać z pola czy plantacji, bo zostanie wybite, zatopione lub zamrożone.
A to nie koniec możliwości. Skoro cyfrowe oko może namierzyć muchę, dlaczego nie mogłoby namierzyć krowy? I dlatego z pomocą sztucznej inteligencji będzie się w przyszłości pasać stada zwierząt. Doglądać ich z wysokości kamer zamontowanych na dronach. W ten sam sposób, czyli z powietrza kierować stado w konkretne miejsce, gdzie napasie się do syta. Albo przepędzać pod dach, bo zbliża się kataklizm. A tę wiedzę systemowi hodowlanemu dostarczy precyzyjna prognoza pogody. Sztuczna inteligencja w rolnictwie już liczy kury w kurnikach i obserwuje ich zachowani, bo 'dziwny' kurczak to powód do wszczęcia alarmu. Nadzoruje karmienie i pojenie, kontroluje dobrostan zwierząt, waży je i mierzy, sprawdza postępy hodowli. Potrafi 'namierzyć' chwasty, rozpoznać gatunek i dobrać skuteczny sposób tępienia. Ocenić stopień dojrzałości owoców w sadzie i wyznaczyć optymalną datę zbioru. A w przetwórstwie segreguje marchewki na ładne i nieładne z precyzją nieosiągalną dla najbardziej doświadczonych pracowników. Ale to już zupełnie inna historia.
Zimno i ciemno: trzeba więc grzać i świecić. Jak wygląda energetyczna układanka w tym sezonie?
Eksperci są zgodni: postępy sztucznej inteligencji w prognozowaniu pogody są zdumiewające. Tym bardziej potrzebne, że przewidywanie zjawisk atmosferycznych coraz częściej przypomina obstawianie wyników w ekstremalnej ruletce.
