Un studiu realizat de cercetători de la trei universități americane a scos la iveală o limitare importantă a modelelor meteorologice bazate pe inteligența artificială (IA). Aceste modele, deși oferă o precizie ridicată în prognozele pe termen scurt, întâmpină dificultăți în prezicerea evenimentelor meteorologice extreme, care nu au fost observate anterior.

La începutul acestui an, a fost pus în funcțiune un Sistem de Predicție prin Inteligență Artificială (AIFS). Alte modele experimentale, precum GraphCast de la Google și Pangu-Weather de la Huawei, caută, de asemenea, să facă progrese în acest domeniu. Aceste modele, potrivit lui Pedram Hassanzadeh, profesor asociat de științe geofizice la Universitatea din Chicago, au avantaje semnificative, fiind "ieftine, ușor de dezvoltat, precise și rapide, ceea ce reduce și factura de energie electrică".

Cu toate acestea, Hassanzadeh știe că modelele de predicție meteo bazate pe inteligență artificială nu sunt încă perfecte. Cercetătorul face parte din grupul de academicieni de la universitățile din Chicago, New York și Santa Cruz, California, care au expus recent: predicția evenimentelor meteorologice inedite.

Cercetarea, publicată în revista Proceedings of the National Academy of Sciences, sugerează că aceste noi modele pot face prognoze meteorologice pe termen scurt cu o "precizie surprinzătoare", dar eșuează atunci când vine vorba de fenomene de intensitate mare care nu se găsesc în datele cu care a fost antrenată inteligența artificială. Acest lucru se datorează faptului că rețelele neuronale cu care funcționează IA pot prezice doar pe baza tiparelor din trecut.

Când IA nu vede un uragan

Trei dintre autorii studiului detaliază – într-o conversație prin apel video – cum au testat inteligența artificială utilizând uragane. Potrivit oamenilor de știință, procesul a constat în alimentarea sistemului de inteligență artificială cu date istorice și, ulterior, introducerea condițiilor meteorologice pentru a cere modelului să facă predicții bazate pe acestea. Urmând acest proces, au antrenat o rețea neuronală din decenii de date meteorologice, dar au eliminat toate uraganele de categoria 2 sau mai mare. Apoi au recreat în model condițiile atmosferice care duc la un uragan de categoria 5, iar rețeaua neuronală nu a fost capabilă să o prezică în mod satisfăcător.

"Aceste modele funcționează foarte bine pentru vremea de zi cu zi, dar ce se întâmplă dacă săptămâna viitoare apare un fenomen meteorologic ciudat?" reflectă Hassanzadeh. Concluzia echipei a fost că rețelele neuronale nu pot prezice fenomene meteorologice dincolo de domeniul de aplicare al datelor de antrenament existente, ceea ce ar putea lăsa afară fenomenele care s-ar putea manifesta ca o consecință a schimbărilor climatice. "Datele observaționale sunt limitate și știm că prezintă multe deficiențe. Problema este că toate modelele de inteligență artificială sunt limitate la disponibilitatea datelor", adaugă geofizicianul.

Nu este magie

În ciuda rezultatelor experimentului, Hassanzadeh consideră că modelele meteorologice sunt "una dintre cele mai mari realizări ale inteligenței artificiale în știință" și că mai există "mult spațiu pentru inovare". Ceea ce echipa sa a reafirmat cu experimentul este că "nu este vorba de magie".

Ca tehnologie pentru predicția meteorologică, modelele de inteligență artificială și alte modele lingvistice bazate pe rețele neuronale. La fel ca modelele meteorologice, modelele lingvistice trebuie alimentate cu cantități enorme de date, astfel încât ulterior să caute modele pe baza instrucțiunilor.

Potrivit cercetărilor, marea diferență dintre rețelele neuronale și modelele meteorologice tradiționale este că acestea din urmă "înțeleg" fizica - adică rezolvă ecuații - în timp ce primele observă modelele meteorologice și sugerează ce va urma pe baza a ceea ce s-a întâmplat în trecut.

"Faptul că modelul de inteligență artificială pe care l-am folosit nu a învățat fizica implică faptul că a învățat de fapt să potrivească tipare. Vezi o imagine și deduce ce urmează, în loc să faci predicții folosind ecuațiile fizice care guvernează fenomenele meteorologice", explică Dorian Abbot, geofizician la Universitatea din Chicago și coautor al studiului.

Cercetătorii sugerează că o posibilă soluție este de a începe să încorporeze instrumente matematice și principiile fizicii atmosferice în modelele bazate pe inteligența artificială. "Speranța este că modelele vor fi capabile să prezică lebedele negre [un eveniment meteorologic neobișnuit și nemaivăzut, dar posibil din punct de vedere fizic] dacă învață despre dinamica atmosferică", afirmă Hassanzadeh.

Abbot explică faptul că, teoretic, un model de inteligență artificială ar putea fi antrenat pentru a identifica modele și secvențe, luând în considerare legile fizice. Pentru cercetători, totuși, modul de a face acest lucru este încă "un domeniu de cercetare fierbinte".

Jonathan Weare, matematician la Universitatea din New York și, de asemenea, coautor, subliniază că această primă cercetare poate servi ca "o poveste cu morală" pentru guvernele și agențiile climatice din întreaga lume care doresc să înceapă să utilizeze sisteme bazate pe inteligența artificială. "Dacă utilizați un sistem de inteligență artificială, este posibil să nu ordonați o evacuare deoarece ați primit o alertă pentru un fenomen care nu este atât de grav, dar este de fapt ceva mult mai rău pe care IA nu l-a văzut pentru că nu era în datele sale".