A svájci Jua nevű startup cég egy olyan, a mesterséges intelligenciára támaszkodó időjárás-előrejelző modellt készített, ami a vállalat szerint felülmúlja a technológiai óriások vezető rendszereit, így potenciálisan a világ legpontosabb előrejelző rendszerévé válhat.
A Jua szerint az EPT-2 modell gyorsabb és pontosabb, mint a Microsoft Aurorája és a Google DeepMind Graphcastja. Korábban mindkét modellről megjelent már egy–egy tanulmány, amelyek alapján a Google és a Microsoft fejlesztése is felülmúlja az európai középtávú időjárás-előrejelző rendszert, az ENS-t, amelyet egyébként a világ legpontosabb rendszerének tartanak.
Ennek fényében a Jua kijelentése kissé merésznek tűnik, a cég azonban állítja, tudományos eredmény támasztja alá az állítását – írja a The Next Web. A publikációt még nem hozták nyilvánosságra, az az arXiv preprint szerveren fog megjelenni hamarosan.
A mérésekben az EPT-2 előrejelzése bizonyult a legpontosabbnak. Az olyan paraméterek, mint a szélsebesség vagy a hőmérséklet előrejelzése sikerült legyűrnie az Aurorát a 10 napos előrejelzésben: 25 százalékkal gyorsabban dolgozott, és az összes tesztelt modell közül a legalacsonyabb hibaszázalékot érte el. A Jua szerint mindehhez 75 százalékkal kevesebb számítási kapacitásra volt szükség mint a Microsoft rendszerének, amely második lett az EPT-2 mögött.
A hagyományos időjárás-előrejelző modellek, mint például az ECMWF vagy a NOAA modelljei a több milliárd dollárba kerülő szuperszámítógépeken futtatják le a komplex fizikai egyenleteket, hogy kiszámítsák a várható időjárást. A mesterséges intelligencia modellek azonban az egyenletek helyett hatalmas adathalmazokból tanulnak mintákat, és potenciálisan ezerszer gyorsabban készítenek pontos előrejelzéseket sokkal olcsóbb, kevésbé energiaigényes gépeken.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
