Web Analytics
Naučnici razvijaju novi model AI za vremensku prognozu - BetaRS

Naučnici razvijaju novi model AI za vremensku prognozu

Tehnologija | 11.12.2023 | access_time 12:05
Naučnici razvijaju novi model AI za vremensku prognozu
Posetioci šetaju Zelenom zonom na konferenciji COP28 u Dubaiju, Ujedinjeni Arapski Emirat (Sinhua/Vang Dongzhen)

Naučnici su razvili novi model za podsezonske vremenske prognoze koristeći tehnologiju veštačke inteligencije (AI).

Novi model, "FuSi-Subseasonal", koji su razvili naučnici sa Šangajske akademije za veštačku inteligenciju za nauku, Univerziteta Fudan i Kineskog nacionalnog centra za klimu, predstavlja značajan napredak u AI klimatskom modeliranju proširenjem opsega prognoze na 42 dana, piše Sinhua.

Novi model je predstavljen 8. decembra u Kineskom paviljonu tokom 28. zasedanja COP28 u Dubaiju, u Ujedinjenim Arapskim Emiratima, saopštio je Univerzitet Fudan.

Po mišljenju naučnika, subsezonske anomalije značajno doprinose klimatskim događajima sa velikim uticajem, tako da je poboljšanje veština predviđanja u ovom vremenskom okviru hitan zahtev za unapređenje nauke o klimi.

Novi model integriše arhitekturu transformatora sa vođenim nasumičnim uzorcima u latentnom prostoru kako bi se uzela u obzir neizvesnost u podsezonskim prognozama. Na taj način, model može da generiše prognoze sa tačnošću koja je veća od onih iz Evropskog centra za srednjoročne vremenske prognoze (ECMWF), rekao je Ći Juan, direktor Šangajske akademije veštačke inteligencije za nauku i profesor Univerziteta Fudan.

Novi model je prevazišao izazove u vezi sa netačnim početnim uslovima i neadekvatnim signalima eksterne sile u podsezonskim vremenskim razmacima i rešio je primetne nedostatke u prognozama, rekao je on.

"Ovo dostignuće se bavi dugogodišnjim tehničkim izazovom u istraživanju klimatskih promena. Nudi potencijal za pravovremenu i tačniju procenu rizika povezanih sa klimom", rekao je Ći.

Štaviše, novi model je značajno unapredio sposobnost predviđanja atmosferskog fenomena MJO (Madden-Julian oscilacije), produžavajući veštinu predviđanja MJO sa 30 na 36 dana.

"Tačno MJO predviđanje je važno za planiranje poljoprivrede, spremnost za katastrofe i ublažavanje rizika, kao i za dugoročna istraživanja klime", dodao je Ći.

"FuSi-Subseasonal", kroz svoje podsezonske prognoze glavnih vremenskih procesa kao što su intenzivne vrućine, velike hladnoće i obilne padavine, postiže visok nivo preciznosti nedostižan pri tradicionalnim tehničkim metodama, rekao je on.

Kako model napreduje sa svojim najsavremenijim AI sposobnostima, on će sigurno ostvariti značajan napredak u rešavanju šireg spektra klimatskih izazova, doprinoseći osnaživanju razvoja obnovljive energije, izgradnji novih tipova elektroenergetskih sistema, obezbeđivanju sigurnosti hrane u poljoprivredi i postizanje održive socio-ekonomske transformacije, dodao je Ći.

Svet treba da pronađe efikasnije puteve tehnoloških inovacija kako bi se suočio sa sve ozbiljnijim globalnim klimatskim rizicima. AI ima ogroman potencijal u upravljanju rizikom od klimatskih promena, rekao je Vu Libo, profesor na Univerzitetu Fudan.

"Sa tako vrhunskom tehnologijom možemo bolje da odgovorimo na rizike od klimatskih promena", dodao je Vu.

Teme