Régóta jelent komoly problémát, hogy az időjárás előrejelzése nem elég pontos. Nemcsak azért gond ez, mert esetleg „zivatarok rondítanak bele a nyárba”, hanem azért is, mert egyes területeken – például ott, ahol gyakoriak a pusztító viharok – ez emberéletekbe kerülhet.
A meteorológusok szerint két hétnél távolabbi időszakra egyszerűen nem lehet előre jelezni az időjárást, mert ilyen időtávon a légköri „zaj” elnyom minden hasznosítható jelet. Emiatt az ilyen előrejelzés nagyjából olyan eséllyel jöhet be, mintha kockával akarná kidobni az ember, hogy mi várható.
Az évtizedes problémára a mesterséges intelligencia adhat orvosságot. A Massachusettsi Műszaki Egyetem kutatóinak sikerült egy olyan gépi tanulási módszert kifejleszteni, amely nem lecseréli a meglévő modelleket, hanem kijavítja azok hibáit. A múltbeli tévedésekből tanulva a rendszer a kéthetes és hathetes időtáv közötti előrejelzések pontosságát képes megduplázni, így most először fordul elő, hogy az ebben az időablakban készített előrejelzések következetesen pontosabbak a klimatológiai átlagoknál. Ez korábban elérhetetlen mérföldkőnek számított.
A beszámoló szerint a kutatók mesterséges intelligenciát használtak a szisztematikus hibák megtalálására és korrigálására. Az új módszer eltér a standard torzításkorrekcióktól, amelynek lényege, hogy az előrejelzéseket egy átlagértékhez közelíti.
Judah Cohen, a Nature-ben megjelent publikáció társszerzője szerint a megoldás nemcsak az átlagos időjárás előrejelzésében teljesít jobban, de hatékonyabban képes megmutatni azt is, hogy várható-e valamilyen szélsőséges időjárási esemény. A társadalom számára ez rendkívül fontos, így ugyanis jobban fel lehet készülni a katasztrófákra.
Egyre több technológiai nagyvállalat fejleszt olyan modelleket, melyek ha nem is forradalmat, de jelentős változásokat ígérnek az időjárás-előrejelzések terén. De valóban kiszoríthatják az eddig használt modelleket? A meteorológus szerint az ördög a részletekben rejlik, és érdemes már most tisztában lenni ezekkel a részletekkel.
Az MIT tudósainak fejlesztéséből mindenki profitálhat. Az energiaszektor szereplői felkészülhetnek a hőhullámokra vagy más eseményekre, így a hálózat stabil maradhat, míg a mezőgazdaság szereplői hatékonyabban ütemezhetik a különböző munkálatokat: például a trágyázást, a szántást vagy épp a termény betakarítását.
A katasztrófavédelmi szakemberek pedig még idejében mozgósíthaták az erőforrásaikat, így teremtve meg az esélyt, hogy több ember életét mentsék meg, és kisebb legyen az anyagi kár az érintett területen.
A modell nyílt forráskódú, költséghatékony, a futtatásához pedig nincs szükség szuperszámítógépre. Ez lehetővé teszi a széles körű alkalmazását: a nemzeti meteorológiai szolgálatoktól kezdve egészen a helyi energiaszolgáltatókig bárki használhatja azt.
Kenya meteorológiai szolgálata már jelezte érdeklődését a modell iránt, amelyet a monszunesők pontosabb előrejelzésére és a mezőgazdasági hozamok növelésére szeretnének felhasználni.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.