DeepMind voorspelt nu baan én kracht van cyclonen tegelijk
Het weermodel WeatherNext berekent in één keer waar een cycloon heen gaat en hoe zwaar die wordt. Traditionele modellen behandelen die vragen apart, wat de voorspellingen minder samenhangend maakte.
Google DeepMind heeft een weermodel gepresenteerd dat de koers en de intensiteit van tropische stormen in één enkele berekening vaststelt. Dit model, genaamd WeatherNext, pakt de twee kernelementen van cycloonvoorspellingen gelijktijdig aan, in plaats van deze aspecten los van elkaar te analyseren.
Samenhang in weersvoorspellingen
Bij conventionele weermodellen worden de baan van een storm en de ontwikkeling van diens kracht door verschillende deelanalyses berekend. Door deze factoren te scheiden, verliezen voorspellingen geregeld aan onderlinge consistentie. Door beide variabelen te integreren in één systeem, ontstaat een coherenter beeld van hoe een cycloon zich zal gedragen.
De toepassing past in een bredere trend binnen de meteorologie, waarin kunstmatige intelligentie traditionele fysische rekenmethoden aanvult of vervangt. Weermodellen op basis van machine learning zijn doorgaans vele malen sneller dan de klassieke supercomputers die uur tot dag lang moeten rekenen aan de atmosfeer, wat cruciaal kan zijn voor tijdige waarschuwingen.
Deze samenvatting is gebaseerd op een origineel artikel van The Decoder. Lees het volledige, originele bericht bij de bron.
Lees het originele artikel