Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje prognozowanie pogody. W drodze jest kolejny kamień milowy
Zespół naukowców z Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu udowadnia, jak ogromną rolę może dziś odegrać sztuczna inteligencja w prognozowaniu i badaniu procesów zachodzących zarówno w atmosferze, jak i na powierzchni Ziemi.
W czasach, gdy ekstremalne zjawiska pogodowe stają się coraz bardziej dotkliwą częścią naszej codzienności, rzetelne prognozy i precyzyjne pomiary nabierają kluczowego znaczenia. Fale upałów, nagłe ulewy czy gwałtowne wichury — wszystkie te zjawiska wymagają narzędzi, które nie tylko szybciej analizują dane, lecz także potrafią dostrzec subtelne, nieliniowe relacje, trudne do uchwycenia klasycznymi metodami. Tradycyjne prognozowanie, oparte na numerycznych modelach pogody, przez dziesięciolecia stanowiło fundament meteorologii.
Obliczenia wykonywane przez superkomputery, przetwarzające dane z całego świata, umożliwiły stworzenie najdokładniejszych w historii symulacji atmosfery. Jednak nawet najbardziej zaawansowane modele fizyczne napotykają naturalne ograniczenia – przede wszystkim wtedy, gdy próbują przewidzieć krótkotrwałe, lokalne zjawiska. To właśnie w tych obszarach pojawiła się potrzeba nowego podejścia.
Wrocławscy badacze dostrzegli, że sztuczna inteligencja może odmienić sposób, w jaki analizujemy zjawiska pogodowe. Algorytmy uczące się na ogromnych zbiorach danych potrafią generować prognozy niemal natychmiast, oferując wyniki, na które tradycyjne modele potrzebują wielu godzin. Co ważniejsze, są w stanie wychwycić zależności, które umykają klasycznej matematyce atmosfery. Dzięki temu możliwe staje się lepsze przewidywanie zjawisk gwałtownych i trudnych do uchwycenia, takich jak lokalne burze czy nagłe podmuchy wiatru.
Dolnośląscy naukowcy sięgnęli jednak o krok dalej i połączyli sztuczną inteligencję z geodezją satelitarną. Technologia InSAR, wykorzystująca precyzyjne porównania sygnałów radarowych z kolejnych przelotów satelity, pozwala na obserwację deformacji powierzchni Ziemi z dokładnością sięgającą milimetrów. To narzędzie o ogromnym znaczeniu dla monitorowania infrastruktury, stabilności terenu czy skutków procesów sejsmicznych. Problemem pozostaje jednak troposfera, która nieustannie zaburza sygnał radarowy.
Właśnie tutaj pojawia się kolejny ważny wkład wrocławskich badaczy czyli model TropoDeep oparty na głębokim uczeniu, który koryguje atmosferyczne zniekształcenia sygnału. Dzięki temu możliwe jest odseparowanie rzeczywistych ruchów terenu od błędów wynikających z warunków pogodowych. Efekt to znacznie dokładniejsze analizy, które mogą być wykorzystywane zarówno przez geologów, jak i specjalistów od zarządzania kryzysowego. Co istotne, TropoDeep ujawnił również nowe zjawiska dotyczące interakcji sygnałów satelitarnych z atmosferą, dotychczas modelowane w sposób uproszczony. Wskazuje to, że sztuczna inteligencja nie tylko usprawnia istniejące narzędzia, lecz także pomaga odkrywać nieznane wcześniej mechanizmy rządzące środowiskiem.
Badania prowadzone na Uniwersytecie Przyrodniczym we Wrocławiu mają bardzo praktyczny wymiar. Szybsze i dokładniejsze prognozy mogą realnie wpływać na bezpieczeństwo mieszkańców, pomagając lepiej przygotować się na gwałtowne zjawiska pogodowe. Precyzyjniejsze pomiary deformacji terenu ułatwią monitorowanie obszarów zagrożonych osuwiskami czy zapadaniem gruntu. Połączenie dwóch pozornie odległych światów, meteorologii i geodezji, tworzy perspektywę nowej jakości w zarządzaniu ryzykiem środowiskowym.
W kolejnych latach sztuczna inteligencja prawdopodobnie stanie się nieodłącznym elementem badań atmosfery i Ziemi. Prace prowadzone we Wrocławiu już dziś wytyczają kierunek rozwoju tej interdyscyplinarnej dziedziny, pokazując, że nowoczesne technologie mogą być kluczem do lepszego zrozumienia procesów, które w bezpośredni sposób wpływają na jakość naszego życia. Dzięki nim coraz wyraźniej widać, że przyszłość prognozowania i monitorowania środowiska opierać się będzie nie tylko na obserwacjach, ale także na inteligentnych systemach, zdolnych analizować świat z precyzją niedostępną dotąd żadnej innej metodzie.
Źródło: Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Czytaj też: Naukowcy wzięli się za dynie. Każda odmiana ma inny potencjał zdrowotny
Grafika tytułowa: Brian McGowan / Unsplash
