Az új, mesterséges intelligenciát használó rendszerek fenekestül forgathatják fel azt, ahogy eddig az időjárás-előrejelzésre gondoltunk. Amíg a hagyományos szimulációk csupán műholdak és egyéb szenzorok adataiból indulnak ki, az ECMWF AI-alapú modellje a múltbéli adatokat is beépíti számításaiba. Az AI-val készülő előrejelzések egyik nagy előnye, hogy a központ képes szinte percek alatt lefuttatni a modellt, szemben a hagyományos módszer hosszabb számítási idejével. A gyorsaság mellett
Az új módszer pontosabban jósolja meg a hőmérsékletet, a csapadékot, a szelet és még a trópusi ciklonokat is, ráadásul kevesebb energiát igényel.
Bár a rendszer globálisan működik, különös jelentőséggel bír Európában, ahol az időjárásfüggők magas száma és a geopolitikai tényezők (magas importfüggőség fosszilis energiahordozókból) miatt együttesen hatalmas ingadozást okoznak a gáz- és villamosenergia-piacokon.
Villámgyors döntéshozatal a piacon
Gyakrabban tudjuk frissíteni az adatainkat, mint korábban. Ez magától értetődően pontosabb előrejelzéseket eredményez. Így hatékonyabban végezhetjük a munkánkat, és jobban oszthatjuk el az energiát
- mondta Daniel Borup, az InCommodities A/S dán kereskedő cég vezérigazgatója.
Vagyis a kereskedőknek és az energiapiac szereplőinek már nem kell hatóránkénti frissítésekre várniuk: gyakorlatilag folyamatosan kaphatják a legfrissebb adatokat. Dan Harding, a MetDesk meteorológusa szerint ez különösen fontos:
Erre reagálnak leginkább a piacok.
Európa áramtermelésében egyre nagyobb a megújulók aránya. Ennek az is a következménye, hogy napos és szeles időben bőséges, olykor túlzott kapacitás áll rendelkezésre, míg borúsabb, szélcsendesebb időszakokban kínálati hiány alakulhat ki. Ezek a szélsőségek a piaci árakat is drámaian befolyásolják:
Az AI-modellek segítségével azonban
pontosabban előrejelezhetőek ezek az időszakok, így a kereskedők és a hálózatok üzemeltetői is előre felkészülhetnek
- kiegyenlítve a magas ármozgásokat.
A hagyományos szuperszámítógépes eljárások az atmoszféra fizikájából indulnak ki. Ebben a rendszerben milliónyi mérési pont alapján rakják össze a légkör pillanatnyi állapotát, majd lépésről lépésre számítják ki az időjárást.
Az időjárás és az éghajlat valójában Big Data-probléma. Hatalmas mennyiségű adat áll rendelkezésünkre, így ez tökéletesen passzol hozzá
- mondta Florian Pappenberger, az ECMWF igazgatóhelyettese.
A Google, a Microsoft, a Huawei vagy az Nvidia kísérleti projektjei bebizonyították, hogy a gépi tanulás gyorsan fejlődik és pontosabb is lehet bizonyos paraméterek előrejelzésében.
A jövő a hibrid modelleké: noha az AI gyors, bizonyos területeken – például a felhőzet, a por és egyes extrém időjárási jelenségek előrejelzésekor – a hagyományos fizikai modellek ma még megbízhatóbbak. Ezért a központ is inkább egy hibrid rendszert vizionál, ahol a két módszer erősségei kiegészítik egymást. Rob Hutchinson, a Meteomatics AG meteorológusa mindehhez annyit tett hozzá, hogy:
Elég erős a marketing az AI területén és úgy tesznek, mintha mindennél jobb lenne. Ennyire azonban nem egyszerű, sokkal árnyaltabb a dolog. Hagynunk kell, hogy a számok magukért beszéljenek.
Ugyanakkor a fejlesztők és piaci szereplők már most jelentős előrelépést látnak a mesterséges intelligencia alkalmazásában. Egy következő nagy lépcsőfok lesz, amikor a modell már nem csak egyszeri előrejelzést ad, hanem egy különleges módszerrel egyszerre 50 különböző kimenetet generál. Ez sokkal pontosabb képet ad a bizonytalansági tényezőkről is.
A tervek szerint az AI-modelleket még szorosabban kapcsolnák össze a műholdas és felszíni mérőállomások adataival, majd később akár
autók, telefonok, háztartási eszközök és más szenzorok mérési adatai is bekerülhetnek a rendszerbe.
Ez a nagy mennyiségű információ döntő hatással lesz a modell pontosságára. Vagyis a piac, az energiaipar és a fogyasztók is profitálhatnak abból, hogy a döntések mögött egyre részletesebb és gyorsabban elérhető időjárás-előrejelzések állnak.
A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Getty Images
