Po mišljenju naučnika, subsezonske anomalije značajno doprinose klimatskim događajima sa velikim uticajem, tako da je poboljšanje vještina predviđanja u ovom vremenskom okviru hitan zahtjev za unapređenje nauke o klimi.
Naučnici su razvili novi model za podsezonske vremenske prognoze koristeći tehnologiju vještačke inteligencije (AI). Novi model, "FuSi-Subseasonal", koji su razvili naučnici sa Šangajske akademije za vještačku 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. zasijedanja 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 vještina predviđanja u ovom vremenskom okviru hitan zahtjev za unapređenje nauke o klimi.
Novi model integriše arhitekturu transformatora sa vođenim nasumičnim uzorcima u latentnom prostoru kako bi se uzela u obzir neizvjesnost 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 vještačke 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 riješio je primjetne nedostatke u prognozama, rekao je on.
"Ovo dostignuće se bavi dugogodišnjim tehničkim izazovom u istraživanju klimatskih promjena. Nudi potencijal za pravovremenu i tačniju procjenu rizika povezanih sa klimom", rekao je Ći.
Štaviše, novi model je značajno unaprijedio sposobnost predviđanja atmosferskog fenomena MJO (Madden-Julian oscilacije), produžavajući vještinu 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. 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 metodam", dodao je Ći.
Kako model napreduje sa svojim najsavremenijim AI sposobnostima, on će sigurno ostvariti značajan napredak u rješavanju šireg spektra klimatskih izazova, doprinoseći osnaživanju razvoja obnovljive energije, izgradnji novih tipova elektroenergetskih sistema, obezbjeđivanju sigurnosti hrane u poljoprivredi i postizanje održive socio-ekonomske transformacije, dodao je Ći.
Svijet 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 promjena, rekao je Vu Libo, profesor na Univerzitetu Fudan.
"Sa tako vrhunskom tehnologijom možemo bolje da odgovorimo na rizike od klimatskih promjena," dodao je Vu.
Indija testira upotrebu vještačke inteligencije (AI) za izgradnju klimatskih modela kako bi poboljšala prognoziranje vremena, rekao je K.S. Hosalikar, šef odeljenja za klimatska istraživanja i usluge u Indijskom meteorološkom odjeljenju (IMD).
Do sada je IMD vremensku prognozu izrađivalo na osnovu matematičkih modela pomoću superkompjutera, međutim, stručnjaci smatraju da bi uvođenje vještačke inteligencije u predviđanje vremena moglo da pomogne da se dobiju kvalitetniji podaci o prognozi, po nižoj cijeni.
Već je koristila AI kako bi generisala javna upozorenja u vezi sa toplotnim talasima i bolestima kao što je malarija, rekao je Hosalikar, dodajući da sada, IMD planira da upotrebu AI proširi, kako bi pružila podatke o vremenu do nivoa sela, i u većoj rezoluciji.