Google heeft onlangs een nieuwe AI voor het voorspellen van het weer aangekondigd, genaamd GraphCast. Deze AI is gebaseerd op een netwerk van grafieken dat informatie uit verschillende bronnen combineert, waaronder satellietbeelden, weerstations en weermodellen. Dit maakt het mogelijk om nauwkeurige voorspellingen te maken, zelfs in gebieden met weinig data. Gaat deze AI in de toekomst het weer voor Spanje voorspellen? Bekijk onderaan de video van de 10-daagse weersvoorspelling van GraphCast voor Spanje van 18 tot en met 26 november.
Volgens Google kan GraphCast in een minuut een weersvoorspelling voor tien dagen creëren die volgens sommige experts erg nauwkeurig is. In het wetenschappelijke tijdschrift Science Magazine werd een artikel geplaatst en een woordvoerder van de Spaanse weerdienst AEMET wilde daarop reageren.
Volgens hem is dit AI-gebaseerde weermodel “indrukwekkende verbeteringen laten zien en is een geweldig werk”. Hij merkt echter op dat “het niet waar is dat het het beste model ter wereld is geworden”. De meteoroloog vervolgt zijn uitleg en zegt dat het AI-gebaseerde weermodel nog lang niet perfect is. De belangrijkste reden hiervoor is dat het model nog niet voldoende is getest.
Google heeft bevestigd dat het AI-gebaseerde weermodel momenteel wordt getest door het Europees Centrum voor Weersverwachtingen op Middellange Termijn (ECMWF). Het ECMWF publiceert de voorspellingen van het model op hun website, zodat ze door het publiek kunnen worden bekeken en beoordeeld. Bekijk het zelf via DEZE LINK.
GraphCast is nog in ontwikkeling, maar heeft al bewezen nauwkeuriger te zijn dan bestaande methoden. GraphCast heeft het potentieel om de nauwkeurigheid van weersvoorspellingen te verbeteren, wat van cruciaal belang is voor een breed scala aan toepassingen, zoals landbouw, transport en veiligheid.
Hoe werkt GraphCast?
GraphCast werkt door informatie uit verschillende bronnen te combineren in een netwerk van grafieken. Dit netwerk wordt een graph neural network genoemd. Graph neural networks zijn een type machine learning dat speciaal is ontworpen om informatie uit grafieken te verwerken.
In het geval van GraphCast wordt het netwerk van grafieken gebruikt om informatie uit satellietbeelden, weerstations en weermodellen te combineren. De satellietbeelden worden gebruikt om informatie over de condities van de wolken te verkrijgen. De weerstations worden gebruikt om informatie over de huidige weersomstandigheden te verkrijgen. De weermodellen worden gebruikt om informatie over de toekomstige weersomstandigheden te voorspellen.
Door deze informatie te combineren, kan GraphCast nauwkeurigere voorspellingen maken van de toekomstige weersomstandigheden.