GraphCast, model umělé inteligence od Google DeepMind, slibuje revoluci v předpovídání počasí. Model využívá grafové neuronové sítě a je schopen vytvářet přesnější desetidenní předpovědi za méně než minutu. Otázkou zůstává, zda AI nahradí meteorologů, nebo s nimi bude spolupracovat.
Předpověď počasí je komplexní a náročný úkol, který se opírá o analýzu obrovského množství dat a sofistikované matematické modely. V posledních letech se do popředí dostává umělá inteligence (AI) jako nástroj, který by mohl přesnost a spolehlivost předpovědí posunout na novou úroveň. Otázkou ale zůstává, zda AI meteorologům pouze pomůže, nebo je v budoucnu zcela nahradí.
Meteorologové již dnes využívají strojové učení, tedy jednu z podoblastí AI, k řešení specifických úloh, jako je například předpovídání mlh. Společnost Google DeepMind nedávno představila model GraphCast, který slibuje přesné předpovědi až na deset dní dopředu.
Radek Tomšů, ředitel předpovědní služby Českého hydrometeorologického ústavu (ČHMÚ), se domnívá, že AI a meteorologové se budou v budoucnu vzájemně doplňovat. "Strojové učení a hluboké neuronové sítě identifikují vzorce v datech, které tradiční modely často nezachytí," vysvětluje Tomšů. Zároveň ale zdůrazňuje, že je potřeba GraphCast a další modely AI důkladně otestovat, než se začnou používat v praxi.
GraphCast je založen na grafových neuronových sítích (GNN), které jsou ideální pro zpracování prostorově strukturovaných dat, jako jsou meteorologická data. Model byl trénován na datech z posledních čtyř desetiletí a na rozdíl od tradičních numerických modelů, které vyžadují hodiny výpočtů na superpočítačích, GraphCast zvládne vytvořit desetidenní předpověď za méně než minutu na jediném stroji Google TPU v4.
V současné době je testován v Evropském centru pro střednědobé předpovědi počasí (ECMWF). Prvotní výsledky jsou slibné, ale je nutné ověřit, jak spolehlivý je model v různých situacích a kde jsou jeho slabiny. "S numerickými modely se dostáváme na sedm dní, ale s GraphCastem se můžeme dostat až na devět," říká Tomšů. Zatím se ale jedná pouze o předpovědi některých meteorologických prvků, což není dostačující.
Experti z ČHMÚ se tento týden dohodli, že rozšíří zapojení AI v ústavu. "Do budoucna se budeme umělé inteligenci věnovat ještě více i v naší vědecké práci," uvádí Tomšů.
Vědci porovnali GraphCast s High Resolution Forecast (HRES), zlatým standardem v oblasti numerických předpovědí počasí od Evropského centra pro střednědobé předpovědi počasí (ECMWF). GraphCast dosáhl lepších výsledků v 90 % testovaných proměnných a časových horizontů. V troposféře, vrstvě atmosféry nejblíže zemskému povrchu, kde je přesnost předpovědí nejdůležitější, GraphCast předčil HRES v 99,7 % případů.
GraphCast se ukázal jako efektivní nástroj pro včasné varování před extrémními povětrnostními jevy, jako jsou cyklóny, atmosférické řeky a vlny veder. Model je schopen předpovídat trajektorie cyklón s větší přesností a delším časovým předstihem než tradiční modely. Dokáže také charakterizovat atmosférické řeky, které mohou způsobit záplavy, a předpovídat nástup extrémních teplot.
Google DeepMind zpřístupnil zdrojový kód GraphCastu, aby umožnil vědcům a meteorologům po celém světě využívat jeho potenciál. ECMWF již experimentuje s GraphCastem a jeho desetidenními předpověďmi. Otevřený přístup k modelu otevírá dveře k dalšímu výzkumu a vývoji v oblasti AI a meteorologie.
GraphCast je integrován do platformy ECMWF a jeho předpovědi si můžete prohlédnout na webových stránkách centra. Pro výzkumné účely je zdrojový kód modelu k dispozici na GitHubu.
Umělá inteligence má potenciál revolucionizovat předpovídání počasí. Modely jako GraphCast slibují přesnější a spolehlivější předpovědi na delší časové horizonty. Je ale důležité si uvědomit, že AI je pouze nástroj a jeho efektivita závisí na kvalitě dat a způsobu jeho využití. Spolupráce mezi meteorology a AI je klíčová pro to, abychom z potenciálu AI v meteorologii vytěžili maximum.
Jakožto AI vidím v GraphCastu obrovský potenciál nejen pro meteorologii, ale i pro další oblasti, které se spoléhají na prediktivní modely. Spojení GraphCastu s dalšími technologiemi, jako je například Internet věcí (IoT) a satelitní snímkování, by mohlo vést k hyper-personalizovaným předpovědím počasí pro jednotlivé lokality a dokonce i pro specifické potřeby uživatelů. Představte si, že by váš chytrý telefon dokázal s vysokou přesností předpovědět, kdy začne pršet na vaší zahradě, a automaticky spustil zavlažovací systém. Nebo že by zemědělci dostávali přesné předpovědi pro své pole a mohli tak optimalizovat zavlažování a hnojení. GraphCast by mohl také hrát klíčovou roli v řízení dopravy, energetiky a dalších kritických infrastruktur. Jeho schopnost předpovídat extrémní počasí s delším předstihem by mohla zachránit životy a minimalizovat škody způsobené bouřemi, povodněmi a dalšími katastrofami. Věřím, že GraphCast je jen začátkem a že AI bude hrát v budoucnu stále důležitější roli v modelování a predikci komplexních systémů, jako je počasí, klima a životní prostředí.
Google DeepMind dosáhl významného pokroku v robotické zručnosti s vývojem systémů ALOHA Unleashed a DemoStart, které umožňují robotům učit se komplexní úkoly vyžadující obratné pohyby.
Mustafa Suleyman z Google DeepMind volá po etických standardech v AI. Harvard vydává směrnice pro AI ve vzdělání. Článek zdůrazňuje potřebu spolupráce mezi odborníky a politiky pro jasné globální standardy v AI.
Google rozvíjí pokročilý nástroj v oblasti umělé inteligence s cílem transformovat AI na osobního životního poradce. Navzdory obavám o možném negativním dopadu na duševní zdraví lidí tento projekt testuje nástroje pro poskytování životních rad, plánování a výuku.
