Een individuele onderzoeker met een desktopcomputer kan nu nauwkeurige weersvoorspellingen doen dankzij een nieuwe op AI gebaseerde voorspellingsmethode die tientallen keren sneller werkt en duizenden keren minder rekenkracht gebruikt dan traditionele systemen. Tegenwoordig omvat weersvoorspelling een ingewikkeld proces met meerdere fasen, die elk enkele uren duren op gespecialiseerde supercomputers, en waarbij grote teams van experts nodig zijn om voorspellingen te maken, onderhouden en implementeren. Aardvark Weather biedt een uitgebreide oplossing door AI te trainen met ruwe gegevens verzameld van weerstations, satellieten, weerballonnen, schepen en vliegtuigen over de hele wereld, waardoor het in staat is om voorspellingen te genereren. Deze innovatieve aanpak heeft het potentieel om de snelheid, nauwkeurigheid en kosteneffectiviteit van weersvoorspellingen aanzienlijk te verbeteren, volgens onderzoek dat donderdag in Nature is gepubliceerd, geschreven door de Universiteit van Cambridge, het Alan Turing Institute, Microsoft Research en het Europese Centrum voor Middellange-termijn Weersvoorspellingen (ECMWF). Richard Turner, een professor in machine learning aan de Universiteit van Cambridge, gaf aan dat de methode snelle, op maat gemaakte voorspellingen voor specifieke sectoren of regio's kan vergemakkelijken, zoals het voorspellen van temperaturen voor de landbouw in Afrika of windsnelheden voor bedrijven die zich bezighouden met hernieuwbare energie in Europa. In tegenstelling tot conventionele voorspellingssystemen, die jaren ontwikkeling door grote onderzoeksteams vereisen om aangepaste modellen te creëren, hebben traditionele supercomputers uren nodig om gegevens uit de echte wereld te verwerken voor modelopbouw. "Dit vertegenwoordigt een fundamenteel andere benadering dan de methodologieën uit het verleden. Dit zal duidelijk de voorspellingspraktijken revolutioneren en een nieuwe standaard vaststellen, " merkte Turner op, toevoegend dat het model uiteindelijk nauwkeurige voorspellingen voor acht dagen zou kunnen genereren, wat de huidige voorspellingen van vijf dagen zou overtreffen, terwijl het ook hyper-geolociseerde voorspellingen kan leveren. Dr. Scott Hosking, de directeur van wetenschap en innovatie voor milieu en duurzaamheid bij het Alan Turing Institute, benadrukte het potentieel van deze doorbraak om "voorspellingen te democratiseren", waardoor geavanceerde technologieën toegankelijk worden voor ontwikkelingslanden en beleidsmakers, noodplanners en industrieën die afhankelijk zijn van betrouwbare weersvoorspellingen kunnen helpen. Dr.

Anna Allen, de hoofdauteur van de studie van de Universiteit van Cambridge, wees erop dat het onderzoek de deuren opent voor effectievere voorspellingen van natuurlijke rampen zoals orkanen, bosbranden en tornado's, evenals voor klimaatgerelateerde kwesties zoals luchtkwaliteit, oceaan dynamiek en zeewater voorspellingen. Aardvark bouwt voort op recent onderzoek van Huawei, Google en Microsoft, die aangaven dat één stap in het proces van weersvoorspelling, bekend als de numerieke oplosser—verantwoordelijk voor het berekenen van hoe het weer in de loop van de tijd verandert—door AI kan worden vervangen om snellere, nauwkeurigere voorspellingen te opleveren. Deze methode wordt al geïmplementeerd door het ECMWF. De onderzoekers merkten op dat Aardvark, door slechts 10% van de gegevens die door bestaande systemen nodig zijn te gebruiken, al de capaciteit heeft aangetoond om bepaalde aspecten van het Amerikaanse National GFS-voorspellingsysteem te overtreffen en concurrerend is met de voorspellingen van de Amerikaanse Weerdienst.