Vědci z FIT ČVUT pracují na projektu dlouhodobé předpovědi počasí na 24 hodin dopředu pomocí umělé inteligence. Společně s meteorology z firmy Meteopress hledají cesty, jak dosáhnout toho, aby se stroje naučily číst v meteorologických mapách a vyznat se v ohromném množství dat z družic a radarů. Oproti meteorologům má umělá inteligence jednu obrovskou výhodu – vyhodnotí radarová data obratem. Výzkum se opírá o závěrečnou práci studenta FIT ČVUT Bc. Mateje Chomy.
„Pracujeme na předpovědi na 24 hodin dopředu. V současné chvíli dokážeme předpovědět vývoj počasí o 15 % lépe, než je standardní předpověď,“ říká Mgr. Petr Šimánek z FIT ČVUT, jeden z řešitelů projektu, a dodává: „Využíváme data ze standardních předpovědí, z nichž se neuronová síť učí, jak udělat přesnější předpověď počasí.“
FIT ČVUT již s Meteopressem v minulosti dokončila projekt na krátkodobou předpověď počasí, to znamená na desítky minut dopředu. Společně vyvinuly efektivní systém, který na základě aktuálních meteorologických dat dokáže s vysokou přesností předpovědět radarové snímky srážek na následující hodinu. Toho se využívá při předpovědi bouřek, přívalových srážek a dalších extrémních výkyvů počasí. I tento projekt z velké části vychází ze závěrečné práce Mateje Chomy.
Další informace o projektu najdete zde:
Neural networks in weather radar nowcasting | by Matej Choma | researchsummer | Medium
Interpolation and Extrapolation of Subsequent Weather Radar Images (cvut.cz)