Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej – Państwowy Instytut Badawczy (IMGW-PIB) wprowadza nowe technologie AI do prognozowania warunków meteorologicznych, wykorzystując globalne modele FourCastNet oraz Pangu-Weather o rozdzielczościach przestrzennych 0.25°. Testy przeprowadzone na superkomputerach ACK Cyfronet w ramach projektu EuroHPC obiecują postęp w precyzji i szybkości prognoz.

Modelowanie oparte na danych w oparciu o uczenie maszynowe posiada ogromny potencjał w zakresie prognozowania pogody. Wykorzystanie metod uczenia maszynowego może zmienić reguły gry w zakresie stopniowego postępu w tradycyjnym numerycznym prognozowaniu pogody, który można nazwać „cichą rewolucją” prognozowania pogody. Koszt obliczeniowy prognozowania za pomocą standardowych systemów deterministycznych znacznie utrudnia postęp w modelowaniu pogody, który można wprowadzać poprzez zwiększenie rozdzielczości modelu i zwiększanie liczby elementów w zespołach modeli wiązkowych. Jednak rozwój metod sztucznej inteligencji pozwala na opracowanie nowej generacji modeli, które będą wykorzystywać wysokiej jakość dane z reanalizy (np. ERA5) w procesie uczenia modelu, co umożliwi tworzenie prognoz wymagających znacznie niższych kosztów obliczeniowych i konkurencyjnych pod względem dokładności z klasycznymi modelami.

Zapraszamy do lektury #AkademiaCMM: Numeryczne modele pogody AI w służbie meteorologicznej IMGW-PIB. Pierwsze kroki.

— UDOSTĘPNIJ —