Het moet wellicht het buzzwoord van 2024 zijn. Artificiële intelligentie of AI wint snel aan populariteit. Denk bijvoorbeeld aan ChatGPT of tools die foto’s kunnen wijzigen zodat je plots een kiekje hebt uit een vakantieland waar je nog nooit bent geweest. Het wordt wel heel uitdagend wanneer AI-weermodellen het klassiek weerbericht lijken te vervangen. De prestaties worden continue gemonitord aan de hand van de MAE (Mean Absolute Error). Daaruit blijkt dat ECMWF-AIFS met indrukwekkende prestaties komt.
Wat betekent AI-technologie?
AI-technologie (kunstmatige intelligentie) verwijst naar systemen of machines die ontworpen zijn om taken uit te voeren die normaal menselijke intelligentie vereisen. Denk bijvoorbeeld aan leren, redeneren, problemen oplossen of beslissingen nemen. AI kan gegevens analyseren en op basis daarvan beslissingen nemen of aanbevelingen doen, vaak sneller en nauwkeuriger dan mensen.
Een bekend voorbeeld is een virtuele assistent zoals Siri of Google Assistant, die je vragen begrijpt en erop reageert. AI wordt steeds vaker gebruikt in allerlei sectoren, zoals gezondheidszorg, transport, en klantenservice, om processen te verbeteren en nieuwe oplossingen te bieden.
Verschil met Machine Learning?
AI is een bredere term die verwijst naar technologieën die machines in staat stellen om menselijke intelligentie na te bootsen, zoals redeneren, plannen, en beslissingen nemen. AI omvat allerlei technieken en benaderingen om dit te bereiken.
Machine learning is een onderdeel van AI. Het verwijst specifiek naar het proces waarbij computers leren van gegevens, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke taak. In plaats van regels op te volgen, gebruiken ML-systemen data om patronen te herkennen en voorspellingen te doen. ML maakt AI vaak krachtiger, omdat het systemen leert om beter te worden naarmate ze meer informatie krijgen.
AI-weermodellen worden populair
AI-weermodellen worden steeds populairder omdat ze nauwkeuriger, sneller en efficiënter weerpatronen kunnen voorspellen in vergelijking met traditionele methoden. Meteorologie is complex vanwege de enorme hoeveelheid gegevens die afkomstig zijn van sensoren, satellieten, en radars, evenals de vele variabelen die het weer beïnvloeden, zoals temperatuur, luchtvochtigheid, en wind. AI-weermodellen kunnen deze grote hoeveelheden data analyseren, patronen herkennen, en met behulp van machine learning-modellen de voorspellingen verfijnen
Einde van het klassiek weerbericht?
Meteorologen moeten zich misschien zorgen maken om hun job? Nu bestaat hun dagtaak erin om klassieke NWP-weermodellen te gaan analyseren en dit in tekst of videovorm naar het grote publiek over te maken. Als de groei van AI-weermodellen op deze snelheid blijft toenemen, dan is er mogelijk voldoende training aanwezig voor machine learning om het AI-weermodel superieur te maken. Er zijn reeds een aantal spelers die volop ‘spelen’ met AI en dat is bijvoorbeeld Microsoft, Google, Nvidia en IBM.
- IBM’s Watson en GRAF: Dit AI-systeem verwerkt wereldwijde gegevens en kan weersomstandigheden voorspellen tot op een kilometer nauwkeurig.
- Google’s DeepMind: Ze werken aan AI-modellen die neerslagvoorspellingen verbeteren door machine learning te gebruiken.
- Microsoft’s AI for Earth: Dit initiatief gebruikt AI om onder andere klimaatverandering te monitoren en extreme weersomstandigheden beter te voorspellen.
- MetNet van Google: Een AI-model dat korte termijn (0-6 uur) neerslagpatronen nauwkeurig kan voorspellen.
Vrezen voor een job is misschien wat te kort door de bocht, want een weerman kan door jarenlange ervaring nog steeds vlot anticiperen op wijzigingen in het weerbeeld. Een kwalitatieve analyse zal altijd nodig zijn om gedegen en professioneel te communiceren naar diverse partijen. Laat daar MeteoSupport nu net goed in zijn. Wil jij ook weten hoe wij te werk gaan? Neem gerust contact op via deze website of sociale media. We staan jullie graag te woord.
