Miroslav Čepek, FIT ČVUT
Tady na tomhle grafu je vidět předpověď globální, je schopná předpovídat s přesností zhruba ±3 stupně na zítřejší den.
Karolína Burdová, redaktorka
Výzkumník Miroslav Čepek z Českého vysokého učení technického má před sebou dva grafy. Jeden znázorňuje přesnost klasických numerických modelů předpovědi počasí a ten druhý ukazuje, jak přesná je jejich nová předpověď, které napomáhá umělá inteligence.
Miroslav Čepek, FIT ČVUT
Naše metoda je lepší zhruba o dva stupně, to znamená, my jsme schopni předpovědět zítřejší teplotu s chybou zhruba plus minus 1,5 stupně.
Karolína Burdová, redaktorka
Klasické předpovědi počasí fungují ve valné většině na základě matematických modelů. Jsou to v podstatě simulace toho, jak se atmosféra bude vyvíjet v čase, a to podle známých fyzikálních zákonů. Země a atmosféra jsou v modelu rozdělené do mřížky, na kostičky, a každá kostička má svoje údaje. Teplotu, vlhkost, vítr nebo třeba tlak.
Miroslav Čepek, FIT ČVUT
Síť té předpovědi je něco kolem 25 kilometrů a Česká republika je pokrytá 20 na 15 čtverečků. Takže velmi hrubá předpověď. A když bych chtěl uprostřed vinice zjistit, jak konkrétně bude a jestli mi hrozí, že mi zmrzne víno nebo bude moc vlhko a bude to plesnivět a měl bych něčím postříkat, tak to samozřejmě nestačí, protože jedna půlka vinice je u lesa na jižním svahu, druhá půlka je u louky na západním svahu. Takže třeba na tom západním svahu bude ráno větší zima.
Karolína Burdová, redaktorka
Předpověď českých vědců proto podle Čepka využívá kromě globální předpovědi taky lokální meteostanice.
Miroslav Čepek, FIT ČVUT
Pokud máme někde meteorologickou stanici, která zaznamenává data, máme těch dat alespoň třeba tři měsíce, tak my jsme schopni z té globální předpovědi dopočítat pro to konkrétní místo, jak bude třeba příští dva dny dopředu. Což samozřejmě tomu zemědělci velmi pomůže, protože pak může třeba začít sklízet dřív nebo naopak to odložit, když vypadá, že bude pršet nebo se snažit zapálit slámu, aby v noci nad ránem nezmrzlo víno a podobný věci.
Veronika Hlaváčková, Český zemědělský svaz
To pole může být třeba konkrétní pole někde u řeky, u větší vodní plochy u lesa, na kopci, pod kopcem a ty lokální podmínky jsou tam jiné. Ta obecná předpověď nestačí. Například se zjistí, že na tomto konkrétním poli se očekává větší vlhkost a tím pádem je třeba rychle aplikovat prostředky na ochranu rostlin, aby se tam nerozmnožily houbové choroby nebo další škůdci.
Karolína Burdová, redaktorka
Potvrzuje Veronika Hlaváčková z Českého zemědělského svazu. Přesnou lokální předpověď by mohli ale do budoucna využívat nejen zemědělci. Pokračuje Miroslav Čepek.
Miroslav Čepek, FIT ČVUT
Primárně je tenhle projekt zaměřený na zemědělce. Nicméně aplikace jsou mnohem širší. Například Správa komunikací by tohle mohla použít k tomu, aby zjistila, kde v zimě začne námraza na silnicích a co je potřeba posolit nebo uklidit a ne třeba sypat silnice, kde námraza vůbec nehrozí. Dalo by se určitě uvažovat třeba o železnici, kde je zase problém vysoké teploty, kde se roztahujou koleje... A další infrastruktura, uměl bych si představit třeba rozpínání nějakého potrubí, dráty na vedení vysokýho napětí.
Karolína Burdová, redaktorka
Nová metoda využívající umělou inteligenci tak může změnit způsob, jak se plánují práce nejen na poli. A pokud se osvědčí, přesnější předpověď počasí může brzy pomoct i v dalších oblastech našeho každodenního života.