AI sistemi se već takmiče s tradicionalnim metodama za predviđanje vremenskih prilika. To ne znači da je sve besprekorno – predviđanja postaju sve manje jasna kada sistem pokušava da sastavi vremensku prognozu za neki vremenski period koji je udaljeniji od sadašnjeg trenutka. To bi moglo da znači da tradicionalni modeli za izračunavanje cirkulacija u atmosferi i nisu toliko loši, bar za sada.
U jednom novom naučnom radu se tvrdi da DeepMind kompanije Google ima novi AI sistem koji je bolji od najboljeg tradicionalnog (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). U pitanju je GenCast koji neke tradicionalne metode spaja s opcijama koje obično koristi generativni AI. Rezultat je nova metoda koja ubrzava proces, daje preciznije podatke i značajno smanjuje troškove.
Tradicionalne meteorološke metode imaju određene prednosti, tačnije dvije: prva je da se direktno baziraju fizičkoj meteorologiji i u predviđanja inkorporiraju zakone za koje znamo da utiču na promjene vremena, a druga je sve funkcioniše kao cjelina, pa uzimanje različitih parametara u obzir ublažava haotičnu prirodu meteoroloških promjena.
Evo još detalja:
U izveštajima stoji da GenCast već premašuje tradicionalne modele kada je tačnost u pitanju, budući da je od najboljeg tradicionalnog modela bio bolji u 97% testiranih slučajeva. To zvuči nevjerovatno, budući da su svi prethodni meteorološki AI modeli bili prilično loši. Nije ni GenCast apsolutno savršen, ali predstavlja ogroman korak ka preciznijoj vremenskoj prognozi. Za sada je najbolji hibridni pristup koji kombinuje dobro iz oba svijeta, a ostaje da se vidi kuda će nas to odvesti.
