Az időjárás előrejelzése több, mint egy egyszerű napi teendő – az életünket befolyásoló döntések, például a kirándulások tervezése, nemcsak a kényelmünket, hanem sokszor az életünket is érinthetik. A Google új technológiája, a GenCast, forradalmasíthatja az időjárás előrejelzés módszereit, és komoly előnyöket nyújthat a meteorológusok számára.

Az időjárás előrejelzése hagyományosan bonyolult matematikai modelleken alapul, amelyek a légkör dinamikáját próbálják szimulálni. Eddig a legpontosabb előrejelzéseket szuper számítógépek és hosszabb időtartamú feldolgozási idő szükséges, különösen a nagy felbontású előrejelzések esetén. A mélytanulás (Deep Learning) révén azonban a Google DeepMind kutatói áttörésre készülnek.

A DeepMind GraphCast elnevezésű rendszere tavaly már bizonyított: kevesebb, mint egy perc alatt tudott 10 napos időjárás előrejelzést adni, és az esetek 90%-ában túlszárnyalta a hagyományos technológiákat. Idén debütált a GenCast, amely a történelmi időjárási adatok elemzésére és gépi tanulásra épít. A kutatók a GenCast-ot 2018-ig rögzített időjárási adatokkal képezték ki, és a rendszer a 2019-es időjárási mintákra vonatkozóan valósághű előrejelzéseket tudott adni.

A GenCast sikeressége abban rejlik, hogy képes modellezni a különböző időjárási változók közötti bonyolult összefüggéseket, lehetővé téve a légnyomás, páratartalom, hőmérséklet és szél interakcióinak pontosabb előrejelzését. Az új rendszer rendkívüli sebességének köszönhetően akár 80 időjárási változóra tud előrejelzést generálni mindössze 8 perc alatt, ami páratlan teljesítmény a meteorológiai közösségben.

Bár a GenCast helyzete rendkívül ígéretes, nem mentes a kihívásoktól. A legnagyobb kérdés, hogy mennyire tudják kezelni a valós idejű frissítéseket, és hogyan alkalmazkodik a potenciálisan kiszámíthatatlan változásokhoz. A kutatók hangsúlyozzák, hogy a GenCast nem csupán az időjárás előrejelzésében, hanem a klímaváltozás modellezésében, katasztrófa-kockázat-értékelésben és a bolygótudományban is alkalmazható lehet.

A DeepMind nyílt forráskódúvá tette a GenCast algoritmusát, lehetővé téve más kutatók számára, hogy integrálják azt saját munkáikba. Ez a közösségi együttműködés ösztönözheti a terület további fejlődését, és új utakat nyithat az időjárás előrejelzések pontosabbá tételére. A kutatók reményei szerint a GenCast hamarosan élesben is működni fog, ezzel pedig a Google időjárási szolgáltatásait új szintre emelheti.