{"id":44059,"date":"2024-11-15T12:00:25","date_gmt":"2024-11-15T11:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059"},"modified":"2024-11-15T12:00:27","modified_gmt":"2024-11-15T11:00:27","slug":"sztuczna-inteligencja-w-prognozowaniu-pogody","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059","title":{"rendered":"#AkademiaCMM &#8211; Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-post-date\"><time datetime=\"2024-11-15T12:00:25+01:00\">15 listopada 2024<\/time><\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Opracowanie<em>: Mariusz J. Figurski, Robert Przy\u0142uski, Centrum Modelowania Meteorologicznego IMGW-PIB<\/em><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Czym jest sztuczna inteligencja?<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Pierwsz\u0105 trudno\u015bci\u0105 jest precyzyjne zdefiniowanie poj\u0119cia sztucznej inteligencji. W pierwszym przybli\u017ceniu mo\u017cna powiedzie\u0107, \u017ce jest to szeroki zestaw technik opartych na podstawach matematycznych i naukach obliczeniowych, kt\u00f3rych celem jest odtworzenie niekt\u00f3rych aspekt\u00f3w ludzkiej inteligencji (na przyk\u0142ad rozumowanie, kreatywno\u015b\u0107). Sztuczna inteligencja (poj\u0119cie wprowadzone Johna McCarthy\u2019ego) nie jest niczym nowym, pojawi\u0142a si\u0119 ju\u017c w latach pi\u0119\u0107dziesi\u0105tych XX wieku, najpierw w formie system\u00f3w eksperckich w kt\u00f3rych ludzie ustalaj\u0105 zbi\u00f3r zasad i instrukcji, kt\u00f3re nast\u0119pnie zgodnie z opracowanym algorytmem wykonuje maszyna. W tej dziedzinie r\u00f3wnie\u017c dosz\u0142o do ewolucji &#8211; obecnie najpowszechniej stosowane, a jednocze\u015bnie najbardziej wydajne metody sztucznej inteligencji opieraj\u0105 si\u0119 na odmiennym podej\u015bciu: ludzie nie przepisuj\u0105 ju\u017c regu\u0142, ale tworz\u0105 programy komputerowe zdolne do uczenia si\u0119 najlepszych relacji z danych. Nazywa si\u0119 to uczeniem maszynowym, kt\u00f3rego struktura algorytmiczna opiera si\u0119 zasadniczo na sieciach neuronowych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-44060 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy ksi\u0119\u017cyc, kr\u0105g, ciemno\u015b\u0107, Obiekt astronomiczny\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" width=\"825\" height=\"550\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png 2880w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt-300x200.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt-1024x683.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt-768x512.png 768w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt-1536x1024.png 1536w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt-2048x1365.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 825px) 100vw, 825px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rys. 1. Uproszczony schemat jednokierunkowej sieci neuronowej. Poszczeg\u00f3lne \u201ek\u00f3\u0142ka\u201d oznaczaj\u0105 sztuczne neurony, z wyj\u0105tkiem zielonych, kt\u00f3re oznaczaj\u0105 wej\u015bcie i \u017c\u00f3\u0142tego, kt\u00f3ry oznacza wyj\u015bcie.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Inspirowana funkcjonowaniem neuron\u00f3w biologicznych sztuczna sie\u0107 neuronowa to zbi\u00f3r neuron\u00f3w u\u0142o\u017conych w kilku warstwach (rys. 1), kt\u00f3ry przekszta\u0142ca sygna\u0142 wej\u015bciowy (np. temperatur\u0119 w chwili <em>t<\/em>) w sygna\u0142 wyj\u015bciowy (np. temperatur\u0119 w chwili <em>t+1 godzina<\/em>). To w\u0142a\u015bnie w fazie uczenia (trenowania) sie\u0107 neuronowa uczy si\u0119 na podstawie danych w spos\u00f3b iteracyjny, czyli wielokrotnie przetwarzaj\u0105c sekwencj\u0119 tej samej operacji a\u017c do uzyskania okre\u015blonego warunku, w celu rozwi\u0105zania napotkanego problemu. W praktyce etap ten polega na skalibrowaniu po\u0142\u0105cze\u0144 mi\u0119dzy r\u00f3\u017cnymi warstwami neuron\u00f3w (zwanych r\u00f3wnie\u017c wagami sieci), aby zapewni\u0107 mo\u017cliwie najbardziej zadowalaj\u0105c\u0105 odpowied\u017a na postawiony problem. Uczenie sieci neuronowej wymaga z jednej strony wystarczaj\u0105co du\u017cych zbior\u00f3w danych wej\u015bciowych i wyj\u015bciowych, reprezentatywnych dla wszystkich mo\u017cliwych sytuacji, a z drugiej strony niestety znacznych zasob\u00f3w obliczeniowych. Faza uczenia mo\u017ce by\u0107 rzeczywi\u015bcie d\u0142uga i kosztowna, zw\u0142aszcza gdy problem, sie\u0107 neuronowa i dane s\u0105 bardzo z\u0142o\u017cone, z czym mamy do czynienia w opisie zjawisk meteorologicznych. Po wytrenowaniu sieci mo\u017cna j\u0105 wykorzysta\u0107 do wnioskowania, tj. jako modelu predykcyjnego stosowanego do nowych danych. W przeciwie\u0144stwie do treningu, ten etap wnioskowania jest ju\u017c bardzo szybki.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Pierwsze sieci neuronowe pojawi\u0142y si\u0119 ju\u017c w latach czterdziestych XX wieku, ale a\u017c do pierwszej dekady XXI wieku by\u0142y stosunkowo rzadko wykorzystywane z racji ogranicze\u0144 technicznych. To wzrost mocy obliczeniowej, w szczeg\u00f3lno\u015bci pojawienie si\u0119 procesor\u00f3w graficznych (GPU), a tak\u017ce dost\u0119pno\u015b\u0107 ogromnych zbior\u00f3w danych umo\u017cliwi\u0142y powr\u00f3t do pomys\u0142u ponownego wykorzystania sieci neuronowych. Obecnie termin sztuczna inteligencja jest u\u017cywany g\u0142\u00f3wnie w odniesieniu do metod wykorzystuj\u0105cych sieci neuronowe. Natomiast wynalezienie splotowych (konwolucyjnych) sieci neuronowych (Convolutional Neural Network &#8211; CNN) w roku 1998, wprowadzone przez Le Cuna [1] specjalnie zaprojektowanych do przetwarzania obraz\u00f3w, s\u0105 r\u00f3wnie\u017c jedn\u0105 z g\u0142\u00f3wnych technik stosowanych w prognozowaniu pogody.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Prognozowanie pogody jest procesem z\u0142o\u017conym z ci\u0105gu krok\u00f3w, kt\u00f3rych centralnym elementem jest numeryczny model prognostyczny. S\u0142u\u017cby meteorologiczne regularnie proponuj\u0105 zmiany w modelach w celu poprawy jako\u015bci prognoz. Prace rozwojowe dotycz\u0105 w szczeg\u00f3lno\u015bci zwi\u0119kszania rozdzielczo\u015bci siatek obliczeniowych i opracowania dotycz\u0105ce nowych, niejednokrotnie bardzo skomplikowanych, parametryzacji proces\u00f3w fizycznych podskalowych &#8211; czyli takich, kt\u00f3rych z racji niewielkiej skali nie jeste\u015bmy w stanie uj\u0105\u0107 w pe\u0142ni w siatce obliczeniowej modelu. W obu przypadkach s\u0105 to kosztowne zmiany, zar\u00f3wno w fazie rozwoju, jak i z punktu widzenia zasob\u00f3w obliczeniowych (rys.2). W miar\u0119, jak systemy prognozowania staj\u0105 si\u0119 bardziej z\u0142o\u017cone, opracowywanie prognoz zgodnie z okre\u015blonym kluczem i harmonogramem, a przede wszystkim po rozs\u0105dnych kosztach, r\u00f3wnie\u017c tych \u015brodowiskowych, mo\u017ce si\u0119 przy obecnie stosowanych architekturach obliczeniowych i modelach deterministycznych wkr\u00f3tce sta\u0107 niemo\u017cliwe. A tak\u017ce niewystarczaj\u0105ce z perspektywy zapotrzebowania na bardziej szczeg\u00f3\u0142ow\u0105 predykcj\u0119 warunk\u00f3w meteorologicznych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"758\" height=\"582\" class=\"wp-image-44061 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-zrzut-ekranu-linia-wykr.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, zrzut ekranu, linia, Wykres\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-zrzut-ekranu-linia-wykr.png 758w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-zrzut-ekranu-linia-wykr-300x230.png 300w\" sizes=\"(max-width: 758px) 100vw, 758px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rys.2. Optymalizacja konstrukcji modeli pogodowych. Wykres prezentuje, \u017ce zdolno\u015b\u0107 do dalszego zwi\u0119kszania rozdzielczo\u015bci prognoz przez ECMWF, przy jednoczesnym utrzymywaniu zu\u017cycia energii w akceptowalnych granicach, zale\u017cy w du\u017cej mierze od skalowalno\u015bci system\u00f3w obliczeniowych. Liczba wymaganych rdzeni obliczeniowych w tradycyjnej technologii, a co za tym idzie wzrost ilo\u015b\u0107 zu\u017cywanej energii, szybko ro\u015bnie wraz ze wzrostem rozdzielczo\u015bci prognoz \u201edeterministycznych\u201d i prognoz wi\u0105zkowych. Czerwona linia pokazuje przyj\u0119ty przez ECMWF maksymalny poziom mocy (20MW), kt\u00f3ry mog\u0105 zu\u017cywa\u0107 superkomputery, na kt\u00f3rych pracuj\u0105 modele pogody. (\u017ar\u00f3d\u0142o: https:\/\/www.ecmwf.int\/en\/about\/media-centre\/news\/2017\/shaping-future-supercomputing-numerical-weather-prediction).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Wobec tak nakre\u015blonych ogranicze\u0144, algorytmy AI maj\u0105 t\u0119 zalet\u0119, \u017ce s\u0105 niezwykle szybkie w fazie wnioskowania. Zatem rozwi\u0105zanie z\u0142o\u017conego problemu fizycznego przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 jest na og\u00f3\u0142 zdecydowanie szybsze i potrzebuje zdecydowanie mniejszych mocy obliczeniowych ni\u017c w przypadku prezentowanego powy\u017cej podej\u015bcia klasycznego, kt\u00f3re cz\u0119sto wymagaja rozwi\u0105zania kilkuset, a nawet setek tysi\u0119cy r\u00f3wna\u0144. Czyni to sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 potencjalnie interesuj\u0105cym narz\u0119dziem m.in. przyspieszaj\u0105cym obliczenia prognoz. Warto w tym miejscu doda\u0107, \u017ce zastosowanie sztucznej inteligencji w meteorologii nie jest nowym rozwi\u0105zaniem. Ju\u017c w latach 90-tych techniki sztucznej inteligencji umo\u017cliwi\u0142y innowacyjny rozw\u00f3j w statystycznym przetwarzaniu wynik\u00f3w numerycznych prognoz pogody.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Obecnie sztuczna inteligencja rewolucjonizuje prognozowanie ekstremalnych zjawisk pogodowych na wiele sposob\u00f3w. Od kilku lat metody sztucznej inteligencji w\u0142\u0105czane s\u0105 r\u00f3wnie\u017c do numerycznych modeli pogody. Dzi\u0119ki zaawansowanym algorytmom, sztuczna inteligencja potrafi analizowa\u0107 \u200cogromne ilo\u015bci danych w kr\u00f3tkim czasie. To oznacza, \u017ce w praktyce, bazuj\u0105c na wynikach dost\u0119pnych modeli, meteorolodzy mog\u0105 szybciej przewidywa\u0107 huragany, tornada czy powodzie. A to z kolei pozwala na\u200c wcze\u015bniejsze ostrzeganie ludzi i lepsze przygotowanie si\u0119 na nadchodz\u0105ce zagro\u017cenia. Jednym z zastosowa\u0144 sztucznej inteligencji jest wykorzystanie modeli uczenia maszynowego do analizy wzorc\u00f3w pogodowych z przesz\u0142o\u015bci. Modele takie s\u0105\u200d w stanie\u200c dostrzega\u0107 subtelne zmiany i trendy, kt\u00f3re s\u0105 niewidoczne czy dot\u0105d pomijane w tradycyjnych metodach prognozowania. Wyniki symulacji pokazuj\u0105, \u017ce sztuczna inteligencja mo\u017ce skuteczniej przewidywa\u0107 intensywno\u015b\u0107 zjawisk konwekcyjnych i opad\u00f3w deszczu, ale r\u00f3wnie\u017c przyczyni\u0107 si\u0119 do redukcji b\u0142\u0119d\u00f3w systematycznych (przeszacowywania lub niedoszacowywania) w prognozach [2].<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Uczenie maszynowe znalaz\u0142o zastosowanie w prognozowaniu ekstremalnych zjawisk pogodowych, takich jak huragany, fale upa\u0142\u00f3w i powodzie. Modele trenowane na danych historycznych, mog\u0105 zidentyfikowa\u0107 warunki atmosferyczne prowadz\u0105ce do zjawisk ekstremalnych i przewidywa\u0107 ich intensywno\u015b\u0107 i prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0105pienia. Przyk\u0142adem mo\u017ce by\u0107 wykorzystanie sieci neuronowych do przewidywania tras huragan\u00f3w z wi\u0119ksz\u0105 dok\u0142adno\u015bci\u0105 ni\u017c obecnie stosowane tradycyjne modele. Innym kluczowym obszarem wykorzystania sztucznej inteligencji s\u0105 prognozy ultrakr\u00f3tkoterminowe (nowcastingowe). Nowoczesne algorytmy, takie jak sieci rekurencyjne (RNN) i konwolucyjne sieci neuronowe (CNN), s\u0105 zdolne do szybkiej analizy danych z radar\u00f3w meteorologicznych. Dzi\u0119ki temu prognozy opad\u00f3w lub si\u0142y wiatru na najbli\u017csze godziny mog\u0105 by\u0107 dok\u0142adniejsze, co jest szczeg\u00f3lnie istotne dla szeregu obszar\u00f3w gospodarki np. rolnictwa, lotnictwa oraz sektora energetycznego, zw\u0142aszcza w zarz\u0105dzaniu energi\u0105 z turbin wiatrowych i paneli s\u0142onecznych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">W d\u0142ugoterminowym modelowaniu klimatu sztuczna inteligencja wspiera opracowanie modeli, kt\u00f3re uwzgl\u0119dniaj\u0105 wp\u0142yw zmian klimatycznych na wzorce pogodowe. Modele klimatyczne generuj\u0105 ogromne ilo\u015bci danych, a sztuczna inteligencja pozwala na ich efektywne analizowanie, pomagaj\u0105c lepiej zidentyfikowa\u0107 zmiany takich zmiennych jak temperatura powietrza, opady czy poziomm\u00f3rz. Dzi\u0119ki algorytmom g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego mo\u017cna symulowa\u0107 r\u00f3\u017cne scenariusze emisji gaz\u00f3w cieplarnianych i ocenia\u0107 ich potencjalny wp\u0142yw na klimat w przysz\u0142o\u015bci.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Modele fizyczne i modele wykorzystuj\u0105ce sztuczn\u0105 inteligencj\u0105. Jakie s\u0105 mi\u0119dzy nimi r\u00f3\u017cnice?<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Modele fizyczne, kt\u00f3rych przyk\u0142adem s\u0105 obecnie funkcjonuj\u0105ce modele prognozowania pogody, budowane s\u0105 w oparciu o naukowe teorie oraz wiedz\u0119 eksperck\u0105 na temat funkcjonowania badanego uk\u0142adu (w przypadku pogody atmosfery i zjawisk w niej zachodz\u0105cych), opisywanego r\u00f3wnaniami zrozumia\u0142ymi dla komputer\u00f3w. Modele te maj\u0105 t\u0119 zalet\u0119, \u017ce mo\u017cna je interpretowa\u0107 fizycznie,. Pozostaj\u0105 jednak tylko przybli\u017ceniami rzeczywistego systemu przyrodniczego; ograniczonego naszym postrzeganiem \u015bwiata, zrozumieniem zachodz\u0105cych w nim proces\u00f3w i zjawisk, przyj\u0119tymi na ich podstawie za\u0142o\u017ceniami modelowania, a ponadto ograniczonymi narzuconymi przez dost\u0119pne zasoby obliczeniowe. Modele funkcjonuj\u0105ce z zastosowaniem narz\u0119dzi sztucznej inteligencji dzia\u0142aj\u0105 w zupe\u0142nie inny spos\u00f3b.Same ucz\u0105 si\u0119, na podstawie bardzo du\u017cych zbior\u00f3w danych oraz z wykorzystaniem najlepszych zale\u017cno\u015bci statystycznych, co umo\u017cliwia im przej\u015bcie od danych wej\u015bciowych do danych wyj\u015bciowych. W por\u00f3wnaniu do modeli fizycznych z za\u0142o\u017cenia modele AI s\u0105 mniej interpretowalne (cz\u0119sto okre\u015blane jako \u201eczarna skrzynka\u201d) i nie zawsze daj\u0105 gwarancj\u0119, \u017ce prawa fizyki b\u0119d\u0105 przestrzegane, ale mog\u0105 umo\u017cliwi\u0107 odkrycie z\u0142o\u017conych relacji, kt\u00f3re nie zosta\u0142y jeszcze poznane lub zidentyfikowane przez naukowc\u00f3w. I to jest niew\u0105tpliwa zaleta wykorzystania AI do modelowania prognoz pogody. Nale\u017cy jednak pami\u0119ta\u0107, \u017ce efekt uczenia w du\u017cej mierze zale\u017cny b\u0119dzie od jako\u015bci u\u017cytego zestawu danych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Za przyk\u0142ad niech pos\u0142u\u017cy prognoza temperatury powietrza w okre\u015blonym czasie. Obliczenie jej za pomoc\u0105 modelu fizycznego sprowadza si\u0119 do rozwi\u0105zywania dobrze znanych r\u00f3wna\u0144 sformu\u0142owanych przez cz\u0142owieka, natomiast obliczenia za pomoc\u0105 modelu AI polegaj\u0105 na zastosowaniu sekwencji zale\u017cno\u015bci statystycznych wyuczonych przez sie\u0107 neuronow\u0105 na podstawie danych zastosowanych w fazie uczenia. Modelowanie fizyczne i modelowanie \u201eAI\u201d to zatem dwa bardzo r\u00f3\u017cne podej\u015bcia w swej istocie, ale tak\u017ce mog\u0105ce uzupe\u0142nia\u0107 si\u0119, w celu rozwi\u0105zania danego problemu. Jakie, wobec tego podej\u015bcie do nowoczesnego modelowania pogody jest optymalne? Czy dalej rozwija\u0107 i tak ju\u017c skomplikowane modele fizyczne, konsumuj\u0105c coraz wi\u0119ksze moce obliczeniowe superkomputer\u00f3w? Czy mo\u017ce zaniecha\u0107 ich rozwoju na rzecz modelowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji? Okazuje si\u0119, \u017ce rozwi\u0105zaniem mo\u017ce by\u0107 po\u0142\u0105czenie zalet modeli fizycznych i sztucznej inteligencji w uk\u0142adzie hybrydowym.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>W kierunku hybrydyzacji podej\u015b\u0107 fizycznych i sztucznej inteligencji do modelowania atmosfery<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 mo\u017cna zintegrowa\u0107 z procesem prognozowania na r\u00f3\u017cne sposoby. Komplementarny charakter podej\u015bcia fizycznego i sztucznej inteligencji pocz\u0105tkowo motywowa\u0142 rozw\u00f3j \u201ehybrydowych\u201d system\u00f3w prognozowania, \u0142\u0105cz\u0105cych modelowanie fizyczne i sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Przyk\u0142adem mo\u017ce by\u0107 zast\u0105pienie najdro\u017cszych obliczeniowo lub najs\u0142abiej reprezentowanych element\u00f3w modelu fizycznego algorytmem sztucznej inteligencji. Innym trendem w badaniach jest mo\u017cliwo\u015b\u0107 wykorzystania sztucznej inteligencji do poprawy niekt\u00f3rych cech prognoz (np. dok\u0142adno\u015bci pr\u00f3bkowania przestrzennego), a ostatecznie ich jako\u015bci, przy ni\u017cszych kosztach. Poni\u017cej przedstawiono kilka przyk\u0142ad\u00f3w podej\u015bcia do prognoz hybrydowych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Parametryzacje fizyczne, kt\u00f3re symuluj\u0105 skutki proces\u00f3w podskalowych, takich jak promieniowanie, konwekcja czy turbulencja, s\u0105 obecnie jednymi z najbardziej kosztoch\u0142onnych element\u00f3w ka\u017cdego modelu fizycznego, a jednocze\u015bnie jednym z g\u0142\u00f3wnych \u017ar\u00f3de\u0142 niepewno\u015bci wynik\u00f3w prognoz pogody. Od pewnego czasu zaczynaj\u0105 si\u0119 pojawia\u0107 prace analizuj\u0105ce mo\u017cliwo\u015b\u0107 zast\u0105pienia ca\u0142o\u015bci lub cz\u0119\u015bci tych parametr\u00f3w algorytmami sztucznej inteligencji. Przyk\u0142adem mo\u017ce by\u0107 pokazana na rysunku 3 bardzo dobra zgodno\u015b\u0107 mi\u0119dzy prognoz\u0105 opad\u00f3w uzyskan\u0105 przez model fizyczny i model hybrydowy, w kt\u00f3rym procesy zwi\u0105zane z g\u0142\u0119bok\u0105 konwekcj\u0105 by\u0142y uczone z wykorzystaniem sieci neuronowej.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"1688\" height=\"818\" class=\"wp-image-44062 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, zrzut ekranu\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis.png 1688w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-300x145.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-1024x496.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-768x372.png 768w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-1536x744.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1688px) 100vw, 1688px\" \/> <img loading=\"lazy\" width=\"1674\" height=\"816\" class=\"wp-image-44063 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-opis-wygenerowany-automat.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-opis-wygenerowany-automat.png 1674w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-opis-wygenerowany-automat-300x146.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-opis-wygenerowany-automat-1024x499.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-opis-wygenerowany-automat-768x374.png 768w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-opis-wygenerowany-automat-1536x749.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 1674px) 100vw, 1674px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rys. 3. \u015arednie roczne opady (w milimetrach na dzie\u0144) obliczone na podstawie 5-letniej symulacji za pomoc\u0105 (po lewej) fizycznego modelu predykcyjnego ARPEGE-Climat z standardowym schematem g\u0142\u0119bokiej konwencji i (po prawej) hybrydowego modelu fizycznego ARPEGE ze schematem g\u0142\u0119bokiej konwekcji wyuczonym przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119[3].<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Innym przyk\u0142adem jest zwi\u0119kszenie rozdzielczo\u015bci przestrzennej modelu prognostycznego, kt\u00f3re pozwala na lepszy opis ma\u0142oskalowych zjawisk pogodowych. Jest to szczeg\u00f3lnie wa\u017cne w przypadku zr\u00f3\u017cnicowanej orografii i prognozowania zjawisk, takich jak burze, mg\u0142a, miejskie wyspy ciep\u0142a. W tradycyjnym uj\u0119ciu wymaga jednak u\u017cycia du\u017cej mocy obliczeniowej, co przek\u0142ada si\u0119 na wzrost koszt\u00f3w symulacji. Alternatyw\u0105 zwi\u0119kszenia rozdzielczo\u015bci modelu jest downscaling statystyczny (skalowanie w d\u00f3\u0142), kt\u00f3ry polega na poznawaniu statystycznych zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy prognozami o niskiej i wysokiej rozdzielczo\u015bci. Mo\u017cliwe jest zatem symulowanie prognoz w skali lokalnej poprzez bezpo\u015brednie zastosowanie tej zale\u017cno\u015bci do prognoz modelu fizycznego o ni\u017cszej rozdzielczo\u015bci. Najnowsze badania w tym zakresie pokaza\u0142y, \u017ce skutecznym rozwi\u0105zaniem tego problemu mo\u017ce by\u0107 zastosowanie sieci neuronowych, co pokazano na rysunku 4 [4].<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"1406\" height=\"544\" class=\"wp-image-44064 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-1.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, zrzut ekranu\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-1.png 1406w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-1-300x116.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-1-1024x396.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-opis-1-768x297.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1406px) 100vw, 1406px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rysunek 4. Prognoza temperatury obliczona przez model fizyczny o niskiej rozdzielczo\u015bci (po lewej), (po \u015brodku) przeskalowania prognozy o niskiej rozdzielczo\u015bci przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i (po prawdzie) modelu fizyczny o wysokiej rozdzielczo\u015bci [4].<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Jeszcze innym przyk\u0142adem mog\u0105 by\u0107 prognozy wi\u0105zkowe, wykorzystywane do charakteryzowania r\u00f3\u017cnych mo\u017cliwych scenariuszy pogodowych dzi\u0119ki r\u00f3wnoleg\u0142emu tworzeniu kilku prognoz jednocze\u015bnie. Prognozowanie wi\u0105zkowe jest w wielu przypadkach centralnym elementem strategii obliczeniowych r\u00f3\u017cnych scenariuszy numerycznego prognozowania pogody, ale jego liczba realizacji (cz\u0142onk\u00f3w zespo\u0142u) pozostaje mocno ograniczona przez dost\u0119pne zasoby obliczeniowe. Stosowane operacyjnie prognozy wi\u0105zkowe wykorzystuj\u0105 nie wi\u0119cej ni\u017c kilkadziesi\u0105t zespo\u0142\u00f3w statystycznych realizacji prognozy, podczas gdy dok\u0142adne oszacowanie rozk\u0142ad\u00f3w prawdopodobie\u0144stwa przysz\u0142ego stanu atmosfery wymaga kilkuset lub nawet tysi\u0119cy. Czy sztuczna inteligencja mo\u017ce by\u0107 wykorzystana do generowania dodatkowych brakuj\u0105cych informacji poprzez zast\u0105pienie deterministycznego modelu prognozowania? Ostatnie badania w tym zakresie [5] dostarczaj\u0105 pierwszych pozytywnych odpowiedzi. Opieraj\u0105c si\u0119 na generatywnych algorytmach sztucznej inteligencji (kategoria sztucznej inteligencji wykorzystywana do tworzenia nowych tre\u015bci i spopularyzowana przez aplikacje takie jak np. ChatGPT), pokaza\u0107 mo\u017cna, \u017ce jest mo\u017cliwe tworzenie realistycznych p\u00f3l parametr\u00f3w meteorologicznych w oparciu o symulacje fizyczne (klasyczne numeryczne modele pogody deterministyczno-statystyczne). Podej\u015bcie takie toruje drog\u0119 dla hybrydowych prognoz wi\u0105zkowych sk\u0142adaj\u0105cych si\u0119 z kilkudziesi\u0119ciu lub nawet setek cz\u0142onk\u00f3w w zespole.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>W stron\u0119 modeli atmosferycznych w ca\u0142o\u015bci opartych na sztucznej inteligencji<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Prowadzone na szerok\u0105 skal\u0119 badania pokazuj\u0105, \u017ce sztuczna inteligencja mo\u017ce uzupe\u0142nia\u0107 i wspomaga\u0107 funkcjonuj\u0105ce fizyczne systemy prognozowania pogody w celu poprawy ich wydajno\u015bci obliczeniowej i jako\u015bci prognoz. Nast\u0119pnym krokiem, kt\u00f3ry coraz cz\u0119\u015bciej podejmuj\u0105 zespo\u0142y badawcze na ca\u0142ym \u015bwiecie jest ca\u0142kowite zast\u0105pienie fizycznego modelu predykcyjnego modelem sztucznej inteligencji. Pierwsze prace opublikowane w ostatnich trzech latach podejmuj\u0105 problematyk\u0119 zas\u0119pienia modeli fizycznych sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 w globalnych modelach \u015brednioterminowych [6]. , Modele sztucznej inteligencji, takie jak AIFS ECMWF, Pangu-Weather lub GraphCast, wyszkolone na podstawie dost\u0119pnych ponad 40 lat danych historycznych ponownej analizy ERA5, wbrew wszelkim oczekiwaniom konkuruj\u0105 obecnie w niekt\u00f3rych aspektach z fizycznym modelem Europejskiego Centrum Prognoz \u015arednioterminowych (ECMWF), uwa\u017canym obecnie za najlepszy globalny operacyjny model prognozowania na \u015bwiecie. Dobowe prognozy z eksperymentalnych globalnych modeli opartych ca\u0142kowicie na sztucznej inteligencji udost\u0119pniane s\u0105 na stronach internetowych, dlatego ka\u017cdy mo\u017cne samodzielnie zweryfikowa\u0107 ich jako\u015b\u0107 w stosunku do modeli fizycznych np. https:\/\/www.meteociel.fr\/modeles\/ecmwf_aifs.php i https:\/\/charts.ecmwf.int\/.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Chocia\u017c modele dzia\u0142aj\u0105ce w oparciu o sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 nadal zapewniaj\u0105 tylko cz\u0119\u015bciow\u0105 reprezentacj\u0119 atmosfery, dalek\u0105 od tej tworzonej przez modele fizyczne i charakteryzuj\u0105c\u0105 si\u0119 dobrze zdiagnozowanymi ograniczeniami wykazano, \u017ce mo\u017cliwe jest przewidzenie niekt\u00f3rych parametr\u00f3w meteorologicznych z jako\u015bci\u0105 por\u00f3wnywaln\u0105 do tej, jakiej dostarczaj\u0105 modele fizyczne (Rysunek 5). Te nowe modele s\u0105 r\u00f3wnie\u017c w stanie przewidywa\u0107 zdarzenia o charakterze ekstremalnym, takie jak burze [7] lub cyklony tropikalne z nawet kilkudniowym wyprzedzeniem.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Niezaprzeczaln\u0105 zalet\u0105 modeli wykorzystauj\u0105cych sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 jest ich wydajno\u015b\u0107 pod wzgl\u0119dem koszt\u00f3w obliczeniowych, gdy s\u0105 wykorzystywane do wnioskowania. Prognozy mog\u0105 by\u0107 tworzone z kilkudniowym wyprzedzeniem w ci\u0105gu kilku sekund lub minut, znacznie szybciej ni\u017c fizyczne modele prognostyczne, w kt\u00f3rych generowanie wynik\u00f3w zajmuje dziesi\u0105tki minut lub wi\u0119cej. Te pierwsze modele sztucznej inteligencji otwieraj\u0105 zatem now\u0105 dziedzin\u0119 bada\u0144 rozwojowych &#8211; z d\u0142ug\u0105 list\u0105 pyta\u0144 naukowych i technicznych, natomiast z szerokimi mo\u017cliwo\u015bciami prognozowania operacyjnego.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"515\" height=\"464\" class=\"wp-image-44065 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-atlas.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, zrzut ekranu, atlas\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-atlas.png 515w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-atlas-300x270.png 300w\" sizes=\"(max-width: 515px) 100vw, 515px\" \/> <img loading=\"lazy\" width=\"494\" height=\"444\" class=\"wp-image-44066 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-atlas-1.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, zrzut ekranu, atlas\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-atlas-1.png 494w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-zrzut-ekranu-atlas-1-300x270.png 300w\" sizes=\"(max-width: 494px) 100vw, 494px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rysunek 5. Prognoza ci\u015bnienia na poziomie morza i wiatru na poziomie 850 hPa, obliczona przez model fizyczny IFS z ECMWF (po prawej) i modelu bazuj\u0105cy na sztucznej inteligencji PanguWeath (po lewej) dla domeny Europa-Atlantyk. (\u0179r\u00f3d\u0142o: ECMWF)<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Aby modele sztucznej inteligencji mog\u0142y sta\u0107 si\u0119 nowymi narz\u0119dziami do operacyjnego prognozowania pogody, a bardziej og\u00f3lnie do wszystkich zastosowa\u0144 wymagaj\u0105cych danych meteorologicznych, wci\u0105\u017c istnieje wiele przeszk\u00f3d do pokonania. Pierwszym wyzwaniem jest opracowanie modeli dostosowanych do potrzeb u\u017cytkownik\u00f3w, przeszkolonych w zakresie danych o bardzo wysokiej rozdzielczo\u015bci przestrzennej i zdolnych do przewidywania interesuj\u0105cych zmiennych meteorologicznych i zwi\u0105zanych z nimi niepewno\u015bci. Wi\u0105\u017ce si\u0119 to z kwesti\u0105 dost\u0119pno\u015bci tych zbior\u00f3w danych oraz mo\u017cliwo\u015bci wykorzystania znacznych zasob\u00f3w obliczeniowych do szkolenia, kt\u00f3re mo\u017ce zgodnie z przewidywaniami trwa\u0107 nawet kilka tygodni. Drugim wyzwaniem jest opracowanie metod i diagnostyki interpretowalno\u015bci i wyja\u015bnienia dzia\u0142ania tych modeli. Podobnie jak w przypadku modeli fizycznych, uzasadnione jest ustalenie, czy sztuczna inteligencja stworzy\u0142a dobr\u0105 prognoz\u0119 z w\u0142a\u015bciwych powod\u00f3w lub w przypadku b\u0142\u0119dnych prognoz, zidentyfikowanie, kt\u00f3re elementy sieci neuronowych ponosz\u0105 win\u0119 za b\u0142\u0119dy. Podstawow\u0105 perspektyw\u0105 i jednocze\u015bnie wyzwaniem dla naukowc\u00f3w na najbli\u017csze lata jest rozw\u00f3j sieci neuronowych opartych na fizyce, aby zmusi\u0107 modele do tworzenia fizycznie sp\u00f3jnych i komplemantarnych rozwi\u0105za\u0144.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Sztuczna inteligencja w pracy synoptyka.<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Wyniki Prognozy pogody, niezale\u017cnie od tego, czy s\u0105 opracowywane przez model fizyczny, czy model sztucznej inteligencji, stanowi\u0105 jedynie narz\u0119dzia. Tworzenie biuletyn\u00f3w meteorologicznych, opracowywanie ostrze\u017ce\u0144 lub pomocy dla r\u00f3\u017cnych sektor\u00f3w dzia\u0142alno\u015bci cz\u0142owieka ymagaja ludzkiej wiedzy specjalistycznej do . Produkcja operacyjna ma tendencj\u0119 do ewoluowania w kierunku zwi\u0119kszania cz\u0119stotliwo\u015bci aktualizacji prognoz i ilo\u015bci informacji udost\u0119pnianych u\u017cytkownikom. W rezultacie ilo\u015b\u0107 danych podlegaj\u0105cych ocenie stale ro\u015bnie, cz\u0119sto w bardzo kr\u00f3tkich interwa\u0142ach czasowych. Sztuczna inteligencja oferuje nowe mo\u017cliwo\u015bci wykorzystania wiedzy ludzkiej w zakresie prognozowania operacyjnego. Jej mo\u017cliwo\u015bci w zakresie rozpoznawania wzorc\u00f3w i automatycznej klasyfikacji mo\u017cna wykorzysta\u0107 do wyodr\u0119bnienia i podsumowania istotnych informacji z du\u017cych ilo\u015bci danych prognozowanych lub obserwacyjnych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"413\" height=\"315\" class=\"wp-image-44067 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-atlas-zrzut-ekranu.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, mapa, atlas, zrzut ekranu\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-atlas-zrzut-ekranu.png 413w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-mapa-atlas-zrzut-ekranu-300x229.png 300w\" sizes=\"(max-width: 413px) 100vw, 413px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rys. 6. Burza z \u201eBow echo\u201d wykryta nad p\u00f3\u0142nocno-wschodni\u0105 Francj\u0105 przez algorytm sztucznej inteligencji [10].<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Przez dziesi\u0119ciolecia wiedza ludzka opiera\u0142a si\u0119 na rozpoznawaniu struktur meteorologicznych i schemat\u00f3w koncepcyjnych. Na przyk\u0142ad w danych wyj\u015bciowych modelu obejmuje to identyfikacj\u0119 obecno\u015bci, lokalizacji i charakterystyki zdarze\u0144 ekstremalnych, takich jak np. cyklony tropikalne i struktury burzowe. Przez d\u0142ugi czas ta \u017cmudna praca by\u0142a wykonywana \u201er\u0119cznie\u201d przez synoptyk\u00f3w, a w ostatnich dziesi\u0119cioleciach w wykorzystaniem fizycznych modeli pogody. W wielu obszarach sztuczna inteligencja wykaza\u0142a bardzo dobr\u0105 skuteczno\u015b\u0107 w wykrywaniu obiekt\u00f3w, przoduj\u0105c na przyk\u0142ad w rozpoznawaniu ludzi i zwierz\u0105t na zdj\u0119ciach. Okazuje si\u0119, \u017ce przej\u015bcie od analizy obraz\u00f3w na wykrywanie obiekt\u00f3w meteorologicznych jest stosunkowo proste. Wykorzystuj\u0105c mapy opad\u00f3w, wiatru, temperatury lub ci\u015bnienia jako danych wej\u015bciowych, sie\u0107 neuronowa mo\u017ce zosta\u0107 wyszkolona do rozpoznawania interesuj\u0105cych nas struktur i wzorc\u00f3w. Na rysunku 6 przedstawiono wynik wyszkolenia sztucznej inteligencji w celu wykrycia szczeg\u00f3lnie gwa\u0142townego zjawiska znanego jako \u201eBow echo\u201d, czyli chrakterystyczneo uk\u0142adu konwekcyjnego stanowi\u0105zego zagro\u017cenie z racji potencja\u0142u wyst\u0105pienia zniszcze\u0144 w terenie. Synteza wykrytych zjawisk z wielu prognozach mo\u017ce dostarczy\u0107 u\u017cytecznych produkt\u00f3w i wska\u017anik\u00f3w do ilo\u015bciowego okre\u015blenia ryzyka wyst\u0105pienia takiego zdarzenia, a bardziej og\u00f3lnie do podejmowania decyzji w zakresie wydawania ostrze\u017ce\u0144 [8] .<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Innym zastosowaniem sztucznej inteligencji jest synteza informacji z kilkudziesi\u0119ciu prognoz. Uzyskanie ograniczonej liczby reprezentatywnych scenariuszy pogodowych, takich jak scenariusz wi\u0119kszo\u015bciowy (najbardziej prawdopodobny z analizy r\u00f3\u017cnych prognoz) i kilka scenariuszy alternatywnych (mniej prawdopodobnych, ale nie do wykluczenia, ze wzgl\u0119du na niepewno\u015b\u0107 prognozy lub ryzyko zwi\u0105zane z tymi scenariuszami) u\u0142atwia prac\u0119 operacyjn\u0105. Do rozwi\u0105zania tego problemu szczeg\u00f3lnie nadaj\u0105 si\u0119 automatyczne metody klasyfikacji, kt\u00f3re maj\u0105 na celu grupowanie podobnych informacji w ramach tej samej klasy. Podej\u015bcie mo\u017cna zastosowa\u0107 np. do identyfikacji g\u0142\u00f3wnych scenariuszy opad\u00f3w prezentowaynych w zestawie kilkudziesi\u0119ciu prognoz modelowych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Kolejnym przyk\u0142adem jest metoda klasyfikacji chmur, kt\u00f3ra tradycyjnie wykonywana jest w spos\u00f3b wizualny przez do\u015bwiadczonych obserwator\u00f3w. Z perspektywy p\u00f3\u017aniejszej analizy klimatologicznej mo\u017ce by\u0107 jednek obarczona nadmiernym subiektywizmem i finalnie wprowadza\u0107 b\u0142\u0119dy i niesp\u00f3jno\u015bci w wynikach. Specjalna architektura sztucznych sieci neuronowych, o zr\u00f3\u017cnicowanej z\u0142o\u017cono\u015bci w kontek\u015bcie uczenia g\u0142\u0119bokiego z nadzorem, mo\u017ce by\u0107 z powodzeniem zastosowana do jednorodnej klasyfikacji obraz\u00f3w przedstawiaj\u0105cych rodzaje chmur z obserwacji naziemnych wykonanych metod\u0105 fotograficzn\u0105 [9].<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Obecnie w Centrum Modelowania Meteorologicznego IMGW-PIB prowadzone s\u0105 badania nad weryfikacj\u0105 mo\u017cliwo\u015bci efektywnego wykorzystania modeli pogodowych bazuj\u0105cych na algorytmach sztucznej inteligencji dla zr\u00f3\u017cnicywanych wysoko\u015bci terenowych na obszarze Polski. Na rysunku 7 pokazane s\u0105 wykresy u\u015brednionych warto\u015bci pierwiastka \u015bredniego b\u0142\u0119du kwadratowego (RMSE) dla grup stacji na r\u00f3\u017cnych wysoko\u015bciach. Weryfikacja przeprowadzona zosta\u0142a dla trzech modeli pogody AI: GraphCast, Pangu-Weather i FourCastNet, a na rysunku 8 dodatkowo por\u00f3wnano je z wynikami modelu fizycznego IFS.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"908\" height=\"680\" class=\"wp-image-44068 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-linia-zrzut-ekranu-wykr.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy tekst, linia, zrzut ekranu, Wykres\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-linia-zrzut-ekranu-wykr.png 908w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-linia-zrzut-ekranu-wykr-300x225.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-tekst-linia-zrzut-ekranu-wykr-768x575.png 768w\" sizes=\"(max-width: 908px) 100vw, 908px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rys. 7. RMSE dla trzech modeli AI z podzia\u0142em na grupy stacji w zale\u017cno\u015bci od wysoko\u015bci. Analiza dla okresu od kwietnia do wrze\u015bnia 2024 roku.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"908\" height=\"680\" class=\"wp-image-44069 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-linia-wykres-diagram-zrzut-ek.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy linia, Wykres, diagram, zrzut ekranu\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-linia-wykres-diagram-zrzut-ek.png 908w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-linia-wykres-diagram-zrzut-ek-300x225.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-linia-wykres-diagram-zrzut-ek-768x575.png 768w\" sizes=\"(max-width: 908px) 100vw, 908px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Rys. 8. RMSE dla trzech modeli AI i modelu fizycznego IFS z podzia\u0142em na grupy stacji w zale\u017cno\u015bci od wysoko\u015bci. Analizadla wynik\u00f3w globalnego modelowania w dn. 3 wrze\u015bnia 2024 roku.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Na podstawie wynik\u00f3w wykonanych bada\u0144 wyra\u017anie wida\u0107, \u017ce modele AI podobnie, jak modele fizyczne daj\u0105 wyra\u017anie gorsze wyniki w obszarach g\u00f3rskich. Jednak r\u00f3\u017cnica w jako\u015bci prognozy modeli AI wobec modeli tradycyjnych, wy\u0142\u0105czaj\u0105c PanguWeather, nie jest znacz\u0105ca. Nale\u017cy zaznaczy\u0107 , \u017ce na rysunku 7przedstawione zosta\u0142y wyniki z modeli globalnych z kilku miesi\u0119cy, co mo\u017ce znacz\u0105co zawy\u017ca\u0107 b\u0142\u0119dy statystyczne z racji zr\u00f3\u017cniwowania wynik\u00f3w predykcji regionalnych oraz przez wyst\u0119powanie ekstremalnych zjawisk meteorologicznych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Sztuczna inteligencja i prezentacja prognoz pogody.<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Chocia\u017c sztuczna inteligencja jest narz\u0119dziem, kt\u00f3re mo\u017cna zintegrowa\u0107 w ca\u0142ym \u0142a\u0144cuchu prognozowania &#8211; od modelowania po zastosowanie wiedzy specjalistycznej, zar\u00f3wno ludzkiej, jak i zautomatyzowanej, a ponadto mo\u017ce ona r\u00f3wnie\u017c zmieni\u0107 spos\u00f3b, w jaki prognozy s\u0105 przekazywane lub dost\u0119pne udost\u0119pniane u\u017cytkownikom. Sztuczna inteligencja, w mniej lub bardziej wyrafinowanych formach, jest ju\u017c wykorzystywana w niekt\u00f3rych automatycznych produkcjach, kt\u00f3re zasilaj\u0105 na przyk\u0142ad aplikacje mobilne. Nowe narz\u0119dzia konwersacyjne AI oferuj\u0105 r\u00f3wnie\u017c nowy spos\u00f3b dost\u0119pu do informacji o pogodzie, umo\u017cliwiaj\u0105c uzyskiwanie informacji na skonkretyzowane zapytanie u\u017cytkownika. Wobec tego czy sztuczna inteligencja mo\u017ce zast\u0105pi\u0107 prezenter\u00f3w pogody? Odpowied\u017a jest twierdz\u0105ca, niedawno szwajcarzy, opracowali awatara wygenerowanego przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, kt\u00f3ry prezentuje w Internecie prognoz\u0119 pogody (rys. 9).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><img loading=\"lazy\" width=\"2542\" height=\"1436\" class=\"wp-image-44070 aligncenter\" src=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ubrania-mapa-tekst-ludzka-twa.png\" alt=\"Obraz zawieraj\u0105cy ubrania, mapa, tekst, Ludzka twarz\n\nOpis wygenerowany automatycznie\" srcset=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ubrania-mapa-tekst-ludzka-twa.png 2542w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ubrania-mapa-tekst-ludzka-twa-300x169.png 300w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ubrania-mapa-tekst-ludzka-twa-1024x578.png 1024w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ubrania-mapa-tekst-ludzka-twa-768x434.png 768w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ubrania-mapa-tekst-ludzka-twa-1536x868.png 1536w, https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ubrania-mapa-tekst-ludzka-twa-2048x1157.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 2542px) 100vw, 2542px\" \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><em>Rys. 9. Jeudi, awatar wygenerowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 (https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=bHniCgwhrWY)<\/em><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Innym przyk\u0142adem mo\u017ce by\u0107 eksperyment wykonany przez Centrum Modelowania Meteorologicznego IMGW-PIB i firm\u0119 Vencode, w kt\u00f3rym wykorzystano chatbota z modelem GPT opracowany przez OpenAI zasilanego prognoz\u0105 numeryczn\u0105 do prezentowania i wizualizowania prognoz pogody. Technologie te s\u0105 wci\u0105\u017c we wst\u0119pnej fazie rozwoju, ale mog\u0105 by\u0107 pocz\u0105tkiem nowego standardu komunikacji i interakcji z u\u017cytkownikami.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Podsumowanie: Sztuczna inteligencja \u2013 w jakim kierunku zmierzamy?<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Metody sztucznej inteligencji s\u0105 wykorzystywane w r\u00f3\u017cnych sektorach dzia\u0142alno\u015bci ludzkiej, a prognozowanie pogody nie jest tu wyj\u0105tkiem. Dost\u0119pno\u015b\u0107 du\u017cych zbior\u00f3w danych i wzrost zasob\u00f3w obliczeniowych umo\u017cliwi\u0142y opracowanie wydajnych algorytm\u00f3w sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mo\u017cna zastosowa\u0107 na wielu etapach operacyjnego \u0142a\u0144cucha prognozowania pogody. Podczas gdy wi\u0119kszo\u015b\u0107 z tych rozwi\u0105za\u0144 wci\u0105\u017c znajduje si\u0119 na etapie bada\u0144, ich operacyjne wdro\u017ceniewydaje si\u0119 obecnie mo\u017cliwe w perspektywie kr\u00f3tko- i \u015brednioterminowych prognoz pogody.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Modelowanie w skali sezonowej i klimatycznej z wykorzystaniem AI zaczyna by\u0107 ju\u017c konkurencyjne wobec rozwi\u0105za\u0144 klasycznych. Wynika to z faktu, \u017ce prognozy sezonowe od zawsze degradowane by\u0142y przez b\u0142\u0119dy systematyczne modeli. Po\u0142\u0105czenie AI z klasycznymi modelami klimatu pozwoli na znaczne zredukowanie tego typu b\u0142\u0119d\u00f3w .<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Sztuczna inteligencja mo\u017ce dzia\u0142a\u0107 jako u\u017cyteczny interfejs mi\u0119dzy superkomputerami, a prognostykami pogody (synoptykami) w rozpoznawaniu i interpretowaniu niekorzystnych zjawisk pogodowych, takich jak tornada, huragany i burze oraz podnoszeniu dok\u0142adno\u015bci prognozowanych parametr\u00f3w.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">W najbli\u017cszej przysz\u0142o\u015bci sztuczna inteligencja b\u0119dzie mia\u0142a r\u00f3wnie\u017c znacz\u0105cy wp\u0142yw na szybko\u015b\u0107 i dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz pogody.\u00a0Pozwoli bowiem na skuteczniejszytrening modele AI na podstawie bardzo dok\u0142adnych symulacji, kt\u00f3re pozwol\u0105 z kolei dostosowa\u0107 nasze przewidywania i r\u00f3\u017cnocowa\u0107 je w czasie rzeczywistym, wraz z kolejnym wprowdzeniem nowych danych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Najbardziej nieoczekiwanym i potencjalnie najbardziej wp\u0142ywowym elementem jest pojawienie si\u0119 modeli prognozowania pogody opartych w ca\u0142o\u015bci na sztucznej inteligencji. Podczas gdy stopniowy rozw\u00f3j numerycznych prognoz pogody od lat pi\u0119\u0107dziesi\u0105tych XX wieku jest cz\u0119sto opisywany jako \u201ecicha rewolucja\u201d, wydaje si\u0119, \u017ce w przypadku sztucznej inteligencji rewolucja przebiega i b\u0119dzie przebiega\u0142a znacznie szybciej. Otwiera ona r\u00f3wnie\u017c nowy obszar bada\u0144 dla s\u0142u\u017cb meteorologicznych, stawiaj\u0105c przed nimi nowe wyzwania naukowe i techniczne.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: v;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Post\u0119py w dziedzinie sztucznej inteligencji nie powinny jednak dyskwalifikowa\u0107 czy utrudnia\u0107 rozwoju i doskonalenia modeli prognostycznych opartych na fizyce, poniewa\u017c nadal maj\u0105 one kluczowe znaczenie i znajduj\u0105 zastosowanie w dzia\u0142alno\u015bci operacyjnej s\u0142u\u017c meteorologicznych na ca\u0142ym \u015bwiecie. Na obecnym etapie wiedzy i mo\u017cliwo\u015bci celem nie jest zast\u0105pienie jednego typu modelu drugim, co jak pokazuj\u0105 wyniki nie by\u0142oby rozwi\u0105zaniem optymalnym, ale raczej wykorzystanie komplementarnego charakteru tych dw\u00f3ch podej\u015b\u0107 do nowoczesnego modelowania pogody. Zw\u0142aszcza, \u017ce maj\u0105c na wzgl\u0119dzie zmian\u0119 klimatu i pojawianie si\u0119 w zestawach danych warto\u015bci o znacznym rozrzucie wzgl\u0119dem warto\u015bci historycznych, implementacja rozwi\u0105za\u0144 statystycznych kosztem redukcji wnioskowania z uwzgl\u0119dnieniem za\u0142o\u017ce\u0144 fizyki atmosfery mog\u0142aby prowadzi\u0107 do niewystarczaj\u0105cych jako\u015bciowo interpretacji.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Opracowanie na podstawie:<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Raynaud Laure, 2024: Artificial intelligence for weather forecasting, Encyclopedia of the Environment, Accessed October 15, 2024 wraz z prezentacj\u0105 wynik\u00f3w prac prowadzonych w CMM IMGW-PIB.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Literatura:<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[1] Le Cun, Y., L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, 1998: Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86, 2278\u20132324.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[2] Taillardat, M., A. Foug\u00e8res, P. Naveau, and O. Mestre, 2019: Forest-Based and Semiparametric Methods for the Postprocessing of Rainfall Ensemble Forecasting. Wea. Forecasting, 34, 617\u2013634, https:\/\/doi.org\/10.1175\/WAF-D-18-0149.1.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[3] Balogh B., 2022. Vers une utilisation de l\u2019Intelligence Artificielle dans un mod\u00e8le num\u00e9rique de climat. Th\u00e8se de doctorat en Oc\u00e9an, atmosph\u00e8re, climat. Toulouse INPT.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[4] Doury, A., Somot, S., Gadat, S. et al. Regional climate model emulator based on deep learning: concept and first evaluation of a novel hybrid downscaling approach. Clim Dyn 60, 1751\u20131779 (2023). https:\/\/doi.org\/10.1007\/s00382-022-06343-9<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[5] Brochet, C., L. Raynaud, N. Thome, M. Plu, and C. Rambour, 2023: Multivariate Emulation of Kilometer-Scale Numerical Weather Predictions with Generative Adversarial Networks: A Proof of Concept. Artif. Intell. Earth Syst., 2, 230006, https:\/\/doi.org\/10.1175\/AIES-D-23-0006.1.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[6] Lguensat, Redouane. Les nouveaux mod\u00e8les de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique bas\u00e9s sur l\u2019intelligence artificielle : opportunit\u00e9 ou menace ?.. La M\u00e9t\u00e9orologie, 121, 11-15, 2023. 10.37053\/lam\u00e9t\u00e9ologue-2023-0030<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[7] Pard\u00e9, M., L. Raynaud, and A. Mounier, 2024: The medium-term forecast of storm Ciar\u00e0n by artificial intelligence. Meteorology.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[8] Mounier, A., L. Raynaud, L. Rottner, M. Plu, P. Arbogast, M. Kreitz, L. Mignan, and B. Touz\u00e9, 2022: Detection of Bow Echoes in Kilometer-Scale Forecasts Using a Convolutional Neural Network. Artif. Intell. Earth Syst., 1, e210010, https:\/\/doi.org\/10.1175\/AIES-D-21-0010.1.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[9] Kope\u0107 S., Duniec G., Bochenek B., Figurski M., 2024, Artificial neural networks in automatic image classifications of cloud from ground-based observations using deep learning models, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, https:\/\/doi.org\/10.1002\/qj.4865, (200 pkt. MNiSW, IF: 3.0).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\">[10] Raynaud Laure, 2024: Artificial intelligence for weather forecasting, Encyclopedia of the Environment, Accessed October 15, 2024<\/span><\/p>\n\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\">&#8212; UDOST\u0118PNIJ &#8212;<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":44060,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"templates\/landing.php","meta":{"ocean_post_layout":"","ocean_both_sidebars_style":"","ocean_both_sidebars_content_width":0,"ocean_both_sidebars_sidebars_width":0,"ocean_sidebar":"0","ocean_second_sidebar":"0","ocean_disable_margins":"enable","ocean_add_body_class":"","ocean_shortcode_before_top_bar":"","ocean_shortcode_after_top_bar":"","ocean_shortcode_before_header":"","ocean_shortcode_after_header":"","ocean_has_shortcode":"","ocean_shortcode_after_title":"","ocean_shortcode_before_footer_widgets":"","ocean_shortcode_after_footer_widgets":"","ocean_shortcode_before_footer_bottom":"","ocean_shortcode_after_footer_bottom":"","ocean_display_top_bar":"off","ocean_display_header":"off","ocean_header_style":"custom","ocean_center_header_left_menu":"0","ocean_custom_header_template":"2993","ocean_custom_logo":0,"ocean_custom_retina_logo":0,"ocean_custom_logo_max_width":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_width":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_width":0,"ocean_custom_logo_max_height":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_height":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_height":0,"ocean_header_custom_menu":"0","ocean_menu_typo_font_family":"0","ocean_menu_typo_font_subset":"","ocean_menu_typo_font_size":0,"ocean_menu_typo_font_size_tablet":0,"ocean_menu_typo_font_size_mobile":0,"ocean_menu_typo_font_size_unit":"px","ocean_menu_typo_font_weight":"","ocean_menu_typo_font_weight_tablet":"","ocean_menu_typo_font_weight_mobile":"","ocean_menu_typo_transform":"","ocean_menu_typo_transform_tablet":"","ocean_menu_typo_transform_mobile":"","ocean_menu_typo_line_height":0,"ocean_menu_typo_line_height_tablet":0,"ocean_menu_typo_line_height_mobile":0,"ocean_menu_typo_line_height_unit":"","ocean_menu_typo_spacing":0,"ocean_menu_typo_spacing_tablet":0,"ocean_menu_typo_spacing_mobile":0,"ocean_menu_typo_spacing_unit":"","ocean_menu_link_color":"","ocean_menu_link_color_hover":"","ocean_menu_link_color_active":"","ocean_menu_link_background":"","ocean_menu_link_hover_background":"","ocean_menu_link_active_background":"","ocean_menu_social_links_bg":"","ocean_menu_social_hover_links_bg":"","ocean_menu_social_links_color":"","ocean_menu_social_hover_links_color":"","ocean_disable_title":"default","ocean_disable_heading":"default","ocean_post_title":"","ocean_post_subheading":"","ocean_post_title_style":"","ocean_post_title_background_color":"","ocean_post_title_background":0,"ocean_post_title_bg_image_position":"","ocean_post_title_bg_image_attachment":"","ocean_post_title_bg_image_repeat":"","ocean_post_title_bg_image_size":"","ocean_post_title_height":0,"ocean_post_title_bg_overlay":0.5,"ocean_post_title_bg_overlay_color":"","ocean_disable_breadcrumbs":"default","ocean_breadcrumbs_color":"","ocean_breadcrumbs_separator_color":"","ocean_breadcrumbs_links_color":"","ocean_breadcrumbs_links_hover_color":"","ocean_display_footer_widgets":"off","ocean_display_footer_bottom":"off","ocean_custom_footer_template":"0"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.5.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-11-15T11:00:27+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2880\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1920\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@IMGW_CMM\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"14 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059\",\"name\":\"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-11-15T11:00:25+00:00\",\"dateModified\":\"2024-11-15T11:00:27+00:00\",\"description\":\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"#AkademiaCMM &#8211; Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\",\"name\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"description\":\"CMOK-LMM Laboratorium pe\u0142ni pa\u0144stwow\u0105 s\u0142u\u017cb\u0119 hydrologiczno-meteorologiczn\u0105 w zakresie numerycznych prognoz pogody, kt\u00f3rego zadaniem jest konsolidacja kompetencji w obszarze modelowania zjawisk pogodowych oraz dalszego rozwoju numerycznych modeli pogody (NMP).\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization\",\"name\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\",\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/\",\"https:\/\/twitter.com\/IMGW_CMM\"],\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png\",\"width\":1356,\"height\":365,\"caption\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody","og_description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","og_url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059","og_site_name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/","article_modified_time":"2024-11-15T11:00:27+00:00","og_image":[{"width":2880,"height":1920,"url":"http:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody","twitter_description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","twitter_image":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png","twitter_site":"@IMGW_CMM","twitter_misc":{"Szacowany czas czytania":"14 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059","name":"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","isPartOf":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website"},"datePublished":"2024-11-15T11:00:25+00:00","dateModified":"2024-11-15T11:00:27+00:00","description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44059#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"#AkademiaCMM &#8211; Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/","name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","description":"CMOK-LMM Laboratorium pe\u0142ni pa\u0144stwow\u0105 s\u0142u\u017cb\u0119 hydrologiczno-meteorologiczn\u0105 w zakresie numerycznych prognoz pogody, kt\u00f3rego zadaniem jest konsolidacja kompetencji w obszarze modelowania zjawisk pogodowych oraz dalszego rozwoju numerycznych modeli pogody (NMP).","publisher":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization","name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/","sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/","https:\/\/twitter.com\/IMGW_CMM"],"logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png","contentUrl":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png","width":1356,"height":365,"caption":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB"},"image":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/44059"}],"collection":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=44059"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/44059\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":44072,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/44059\/revisions\/44072"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/44060"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=44059"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}