Ar trebui să avem încredere în inteligența artificială pentru a prezice dezastrele naturale?

Inteligența artificială contribuie deja la îmbunătățirea previziunilor privind traiectoria uraganelor, posibilele tornade, riscul de inundații și alte fenomene extreme, însă meteorologii se luptă în continuare cu modul în care să integreze pe deplin modelele de inteligență artificială în previziunile zilnice, relatează The Washington Post.

Modelele meteorologice generate de inteligența artificială sunt mai rapide și mai ieftine decât modelele convenționale și ar putea să-i ajute pe meteorologi să ofere avertismente mai rapide, într-un moment în care fenomenele meteorologice extreme sunt mai frecvente și adesea catastrofale. 

„În ultimele 12 luni, am avut parte de numeroase demonstrații ale diferitelor metode de inteligență artificială utilizate pentru prognoze", a transmis printr-un e-mail Amy McGovern, director al Institutului de inteligență artificială al Fundației Naționale de Știință pentru cercetare privind inteligența artificială de încredere în meteorologie. 

„Oamenii văd cu adevărat puterea inteligenței artificiale și își dau seama că aceasta poate fi folosită pentru a facilita previziunile”, a mai adăugat McGovern. 

Evoluția modelelor meteorologice cu ajutorul AI survine la un deceniu după ce concurența dintre marile modele meteorologice convenționale, „modelul european" și „modelul american", a devenit o realitate. În prezent, un nou val de modele de inteligență artificială, dezvoltate în mare parte de sectorul privat, pare să egaleze sau să depășească performanța modelelor convenționale operate de principalele agenții guvernamentale de meteorologie din lume. 

Fenomenele extreme, cea mai mare provocare în materie de prognoză

Însă, rămâne de văzut dacă și când modelele de inteligență artificială ar putea deveni principalele instrumente utilizate de meteorologi pentru a emite prognoze. Conform specialiștilor, acest lucru nu depinde doar de ușurința cu care modelele de inteligență artificială pot fi integrate în operațiuni, ci și de încrederea și acceptarea lor de către liderii agențiilor guvernamentale și de către cei care se ocupă de previziuni. 

Acuratețea modelelor meteorologice s-a îmbunătățit cu aproximativ o zi pe deceniu: Prognoza pe șapte zile de astăzi este la fel de precisă ca prognoza pe trei zile din anii 1980. Totuși, fenomenele meteorologice extreme, precum uraganele, tornadele, inundațiile și grindina, sunt în continuare dificil de prevăzut. 

Precipitațiile reprezintă un alt domeniu în care există în continuare dificultăți majore în materie de prognoză. Un document al NOAA care prezintă strategia de prognoză a precipitațiilor indică faptul că, spre deosebire de estimarea temperaturilor, care „s-a îmbunătățit foarte mult în ultimele decenii", previziunile legate de precipitații nu au înregistrat aceleași progrese. 

Noua abordare a previziunilor 

Modelele computerizate au început să emită prognoze meteorologice utile în anii 1950, pe baza unor ecuații matematice complexe care descriu evoluția zilnică a atmosferei. Utilizarea acestor modele presupune o capacitate enormă de procesare, iar modernizarea lor este un proces costisitor care poate dura ani de zile. 

Abordarea inteligenței artificiale în ceea ce privește previziunile este nouă. Modelele de inteligență artificială sunt mai întâi antrenate cu ajutorul unor mari cantități de date din trecut, pe care le analizează pentru a găsi legături între observații sau previziuni și fenomenele care au urmat. Pentru a emite o prognoză, acestea absorb previziunile din modelele convenționale și apoi aplică ceea ce au „învățat” din trecut. 

Conceptul nu este diferit de modul în care meteorologii își folosesc experiența pentru a anticipa modul în care vremea se poate schimba, dar inteligența artificială face acest lucru la o viteză imposibilă pentru creierul uman. 

În prezent, cele mai multe modele de inteligență artificială utilizate sunt „hibride", care aplică previziunile modelelor convenționale ca punct de plecare pentru a prezice riscul unui fenomen meteorologic într-o anumită regiune. Însă o nouă generație de modele de inteligență artificială, care apare rapid, poate asimila direct informațiile și poate face previziuni la nivel global, fără a se folosi de modelele convenționale. 

În mare parte, sectorul privat este cel care dezvoltă cele mai importante sisteme globale de prognoză bazate pe inteligență artificială. Un astfel de model, numit GraphCast, a fost dezvoltat de Google DeepMind, laboratorul de cercetare în domeniul inteligenței artificiale al Google cu sediul la Londra. 

GraphCast poate genera o prognoză pentru o perioadă de până la 10 zile în mai puțin de un minut și s-a dovedit a fi cu 10-30% mai precisă decât modelul european, potrivit unui articol publicat în luna decembrie în baza de date online arXiv. 

Inteligența artificială „contribuie în mod direct la numeroasele îmbunătățiri ale previziunilor pe care le-ați văzut în ultima vreme din partea Centrului pentru uragane", a transmis în cadrul unui interviu Jamie Rhome, directorul adjunct al centrului. 

Russ Schumacher, profesor la Universitatea din Colorado, sugerează că meteorologii își pot consolida încrederea în modelele de inteligență artificială în același mod în care o fac cu modelele convenționale, „analizându-le îndeaproape pentru a identifica cazurile în care reușesc și cele în care nu reușesc".