Sztuczna inteligencja będzie przewidywać pogodę. Prognozy będą szybsze i dokładniejsze niż dotychczas [DEPESZA]
Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji w roli narzędzia predykcyjnego pozwoli sprawniej przewidywać warunki atmosferyczne zarówno w skali globalnej, jak również lokalnej. Nowa metodologia zakłada odejście od przeprowadzania skomplikowanych obliczeń zjawisk fizycznych na rzecz szeroko zakrojonej analizy historycznej. Wykorzystanie technologii uczenia maszynowego zauważalnie skróci czas potrzebny do opracowania prognoz o wysokim wskaźniku sprawdzalności.
Naukowcy z Uniwersytetu Waszyngtońskiego oraz Microsoft Research sugerują, że odpowiednio wyszkolona sztuczna inteligencja będzie w stanie sprawniej poradzić sobie z przewidywaniem zmian pogodowych niż zespół korzystający z bieżących metod predykcyjnych. Aby udowodnić potencjał tej technologii, opracowano nowy model pogodowy bazujący na danych atmosferycznych zebranych przez stacje pogodowe na przestrzeni ostatnich 40 lat.
– Uczenie maszynowe to w zasadzie rozwinięta wersja rozpoznawania wzorców – wskazuje Jonathan Weyn, doktorant na Uniwersytecie Waszyngtońskim w Seattle. – Technologia dostrzega typowy wzorzec, rozpoznaje jego sposób ewoluowania i decyduje, co zrobić na podstawie danych zebranych z ostatnich 40 lat.
Wstępne testy dowiodły, że nawet najprostsze algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie błyskawicznie przewidzieć pogodę w skali globalnej na najbliższy rok. Choć prototypowy algorytm nie był aż tak skuteczny jak drobiazgowa analiza danych fizycznych, opracował prognozę, zużywając 7 tys. razy mniej mocy obliczeniowej niż klasyczne narzędzia predykcyjne.
– To nowe podejście jest o tyle istotne, że jest o wiele efektywniejsze – przekonuje Dale Durran, profesor nauk o atmosferze z Uniwersytetu Waszyngtońskiego. – Liczymy na to, że nowy model bazujący na uczeniu maszynowym pozwoli rozwiązać problemy z przewidywalnością pogody dzięki wystarczającej szybkości przetwarzania dużych zbiorów danych.
Zastosowanie sztucznej inteligencji pozwoli szybciej tworzyć modele pogodowe i częściej wykorzystywać metodę prognozowania zespołowego, tj. analizę wielu scenariuszy przy użyciu różnych parametrów startowych. Dzięki niej naukowcy będą mogli np. błyskawicznie opracować wiele scenariuszy przejścia huraganu i lepiej przygotować się na jego uderzenie.
Aby prawidłowo przeszkolić sztuczną inteligencję, zespół zmapował powierzchnię globu na sześcianie, a następnie spłaszczył trójwymiarowy model do postaci kwadratu składającego się z 25 pól odpowiadających poszczególnym obszarom Ziemi. Dzięki temu możliwe było przeprowadzenie procesu uczenia maszynowego opartego na historycznych danych pogodowych nałożonych na wstępnie skonfigurowaną siatkę.
Naukowcy liczą na to, że wzbogacenie modelu predykcyjnego o bardziej szczegółowe dane pozwoli zwiększyć precyzję algorytmu, co w przyszłości zauważalnie przyspieszy generowanie wysoce precyzyjnych prognoz.
– Po przeszkoleniu w zakresie danych pogodowych z przeszłości nasz algorytm sztucznej inteligencji jest w stanie znaleźć powiązanie między różnymi zmiennymi, których nie odnajdą równania fizyczne – podkreśla Jonathan Weyn. – Możemy pozwolić sobie na użycie znacznie mniejszej liczby zmiennych i dzięki temu stworzyć model, który jest znacznie szybszy.
Według analityków z firmy Grand View Research wartość globalnego rynku sztucznej inteligencji w 2020 roku wyniesie 62,4 mld dol. Przewiduje się, że do 2027 roku wzrośnie do 733,7 mld dol. przy średniorocznym tempie wzrostu na poziomie 42,2 proc.
(Newseria Innowacje)
Czytaj także
- 2024-03-28: Postęp technologiczny rewolucjonizuje pracę specjalistów ds. finansów. Stają się strategicznymi doradcami biznesu
- 2024-03-27: Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego ws. sztucznej inteligencji będzie ogromną zmianą na tym rynku. Brakuje wciąż regulacji dotyczącej praw autorskich
- 2024-03-19: Banki przypominają dziś firmy softwarowe. Ich funkcjonowanie coraz bardziej oparte na nowych technologiach
- 2024-03-14: M. Boni: Potrzebujemy planu wdrożenia nowego aktu o sztucznej inteligencji. To może być zadanie polskiej prezydencji w UE
- 2024-04-11: Europie nie udaje się dogonić USA i Chin w rozwoju sztucznej inteligencji. Nie wykorzystujemy skali jednolitego rynku cyfrowego
- 2024-03-18: Sztuczna inteligencja coraz bliższa ludzkiemu sposobowi przyswajania wiedzy. Naukowcy opracowali model, który uczy się języka tak jak dzieci
- 2024-02-27: „Antyplagiat” z nową funkcją wykrywania treści pisanych przez sztuczną inteligencję. Dyskusja o regulacjach w tym zakresie nabiera tempa
- 2024-02-29: Prace nad unijnym AI Act na finiszu. W kwestii regulacji sztucznej inteligencji USA czy Chiny nie podążą ścieżką Europy
- 2024-03-01: Agenci sztucznej inteligencji pomogą osobom z niepełnosprawnościami korzystać z internetu. Zastosowanie rozwiązania może być jednak dużo szersze
- 2024-02-16: Tegoroczne wybory na świecie pod ostrzałem dezinformacji i deepfake'ów. Badacze z USA przygotowali mapę źródeł szkodliwych treści
Kalendarium
Więcej ważnych informacji
Jedynka Newserii
Jedynka Newserii
IT i technologie
Nowy ośrodek w Krakowie będzie wspierać innowacje dla NATO. Połączy start-upy i naukowców z sektorem obronności
Połączenie najzdolniejszych naukowców oraz technologicznych start-upów z firmami z sektora obronnego i wojskowego – to główny cel akceleratora, który powstaje w Krakowie. Będzie on należał do natowskiej sieci DIANA, która z założenia ma służyć rozwojowi technologii służących zarówno w obronności, jak i na rynku cywilnym w krajach sojuszniczych NATO. Eksperci liczą na rozwiązania wykorzystujące m.in. sztuczną inteligencję, drony czy technologie kwantowe. Dla sektora to szansa na pozyskanie innowacji na skalę światową, a dla start-upów szansa na wyjście na zagraniczne rynki i pozyskanie środków na globalny rozwój.
Farmacja
Sztuczna inteligencja pomaga odkrywać nowe leki. Skraca czas i obniża koszty badań klinicznych
Statystycznie tylko jedna na 10 tys. cząsteczek testowanych w laboratoriach firm farmaceutycznych pomyślnie przechodzi wszystkie fazy badań. Jednak zanim stanie się lekiem rynkowym, upływa średnio 12–13 lat. Cały ten proces jest nie tylko czasochłonny, ale i bardzo kosztowny – według EFPIA przeciętne koszty opracowania nowego leku sięgają obecnie prawie 2 mld euro. Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala jednak obniżyć te koszty i skrócić cały proces. – Dzięki AI preselekcja samych cząsteczek, które wchodzą do badań klinicznych, jest o wiele szybsza, co zaoszczędza nam czas. W efekcie pacjenci krócej czekają na nowe rozwiązania terapeutyczne – mówi Łukasz Hak z firmy Johnson & Johnson Innovative Medicine, która wykorzystuje AI w celu usprawnienia badań klinicznych i opracowywania nowych, przełomowych terapii m.in. w chorobach rzadkich.
Edukacja
Skutki zbyt długich sesji gier wideo mogą być bolesne. Naukowcy rekomendują, aby nie przekraczać 3 godz. dziennie [DEPESZA]
Zmęczenie oczu, ból głowy, pleców, dłoni i nadgarstka to dolegliwości najczęściej zgłaszane przez osoby regularnie grające w gry komputerowe. Na podstawie ankiety przeprowadzonej na grupie niemal tysiąca dorosłych osób amerykańscy naukowcy ustalili, że regularne sesje gier trwające co najmniej 3 godz. najbardziej przyczyniają się do powstania takich dolegliwości. Co ciekawe, u osób będących lub planujących zostać e-sportowcami natężenie dolegliwości nie rośnie gwałtownie, jak należałoby przypuszczać. Może to mieć związek z bardziej świadomym doborem sprzętu i lepszym zrozumieniem znaczenia ergonomii.
Szkolenia
Akademia Newserii
Akademia Newserii to projekt, w ramach którego najlepsi polscy dziennikarze biznesowi, giełdowi oraz lifestylowi, a także szkoleniowcy z wieloletnim doświadczeniem dzielą się swoją wiedzą nt. pracy z mediami.