Tradicionalno, klimatolozi su se oslanjali na statističke metode za analizu klimatskih podataka, ali nedavno otkriće mijenja taj pristup. Istraživači sada žele iskoristiti vještačku inteligenciju (AI) kako bi unaprijedili vremenske prognoze.

Tim predvođen Etjenom Plasiatom iz Njemačkog klimatskog računarskog centra u Hamburgu, u saradnji sa istraživačima iz Ujedinjenog Kraljevstva i Španije, primijenio je AI kako bi rekonstruisao prošle klimatske ekstreme širom Evrope.

Njihovo istraživanje potvrdilo je poznate klimatske trendove, ali i otkrilo prethodno nezabilježene ekstremne događaje koje su tradicionalne metode propustile. Korištenjem istorijskih simulacija iz CMIP6 arhiva (Coupled Model Intercomparison Project), tim je obučio AI model nazvan CRAI za rekonstrukciju klimatskih podataka iz prošlosti.

Rezultati su validirani standardnim metrikama tačnosti, ali stručnjaci upozoravaju da AI generisani podaci moraju biti pažljivo testirani zbog potencijalnih grešaka poput "halucinacija."

AI i vremenska prognoza u stvarnom vremenu

Istovremeno, naučnici sa Univerziteta u Oksfordu razvili su AI bazirani model vremenske prognoze koji unapređuje predviđanje padavina pružajući visokorezolucione prognoze bez potrebe za skupim superkompjuterima.

"Ovaj pristup je revolucionaran za regije s ograničenim resursima koje su sve više pogođene klimatskim promjenama," izjavila je klimatska naučnica Šruti Nat iz Oksforda.

Saradnjom s Evropskim centrom za srednjoročne vremenske prognoze, tim integriše AI i metode mašinskog učenja s fizičkim modelima atmosfere kako bi ponudio precizne vremenske prognoze prilagođene specifičnim regijama.

Precizna rana upozorenja ključna su za upravljanje rizikom od katastrofa. Pouzdane prognoze omogućavaju vladama i humanitarnim organizacijama da preduzmu anticipativne mjere, poput raspoređivanja resursa ili evakuacije ranjivih populacija prije nego što katastrofe nastupe. Takav proaktivan pristup ne samo da spašava živote, već i smanjuje ekonomske troškove vezane za pomoć u slučaju katastrofa.

Podrška lokalnim zajednicama i globalni značaj

Projekat uživa podršku kompanije Google i Google Cloud, čiji finansijski i računarski resursi omogućavaju prevazilaženje infrastrukturnih ograničenja meteoroloških agencija u Istočnoj Africi. Nacionalne meteorološke agencije, poput Kenijskog meteorološkog odjeljenja (KMD) i Etiopskog meteorološkog instituta, ključni su partneri u testiranju i usavršavanju AI prognoza.

"Izravno koristimo ove prognoze mašinskog učenja kako bismo ih uporedili s našim trenutnim metodama. Rezultati pokazuju značajno poboljšanje tačnosti," izjavila je Hana Wangari, pomoćnica direktora KMD-a.

Regionalni klimatski centar ICPAC vodi napore za jačanje kapaciteta prognoziranja u 11 zemalja Istočne Afrike pogođenih ekstremnim vremenskim prilikama. Integracija AI tehnologije u postojeće sisteme osigurava povjerenje i vlasništvo lokalnih zajednica.

Uspjeh ovog projekta u Istočnoj Africi ima globalne implikacije. Plan je proširiti AI modele prognoziranja na druge regije koje se suočavaju sa sličnim klimatskim izazovima.

Kroz dalju optimizaciju AI tehnologije i nove partnerstva, cilj je stvoriti otporniju globalnu zajednicu sposobnu da predvidi i odgovori na sve teže vremenske uslove. AI ima potencijal da transformiše vremensku prognozu i sisteme ranog upozorenja, omogućavajući zajednicama širom svijeta da se bolje pripreme za nepredvidive izazove ekstremnih vremenskih prilika.