Η τεχνητή νοημοσύνη εισέρχεται δυναμικά στον χώρο της μετεωρολογίας, προσφέροντας νέα εργαλεία για την ακρίβεια των βραχυπρόθεσμων προβλέψεων – τις λεγόμενες nowcasting προβλέψεις, που καλύπτουν τα λεπτά και τις ώρες που ακολουθούν. Πρόκειται για κρίσιμη παράμετρο στη διαχείριση ακραίων καιρικών φαινομένων, καθώς επιτρέπει την έγκαιρη προειδοποίηση για καταιγίδες, ξαφνικές πλημμύρες και άλλα επικίνδυνα φαινόμενα, μειώνοντας δραστικά τις ανθρώπινες απώλειες και τις οικονομικές ζημιές.
Η παραδοσιακή αριθμητική πρόγνωση καιρού, βασισμένη σε φυσικά μοντέλα, αποτέλεσε τον ακρογωνιαίο λίθο της μετεωρολογίας για δεκαετίες. Όμως, οι πρόσφατες εξελίξεις στην AI οδήγησαν σε μοντέλα δεδομένων που βελτιώνουν σημαντικά τις βραχυπρόθεσμες και μεσοπρόθεσμες προβλέψεις. Το ζητούμενο πλέον είναι η επιχειρησιακή αξιοποίησή τους.
Για αυτόν τον σκοπό, ο Παγκόσμιος Μετεωρολογικός Οργανισμός (WMO) σε συνεργασία με το Παγκόσμιο Ερευνητικό Πρόγραμμα Καιρού (WWRP) και με την υποστήριξη της Μετεωρολογικής Υπηρεσίας της Κορέας (KMA), ξεκίνησε το AI for Nowcasting Pilot Project (AINPP). Στο πλαίσιο αυτού, πραγματοποιήθηκε πρόσφατα εργαστήριο στην Τζετζού, Νότια Κορέα, όπου περισσότεροι από 70 ειδικοί από εθνικές μετεωρολογικές υπηρεσίες, πανεπιστήμια και εταιρείες-κολοσσούς όπως η Google, η Microsoft και η NVIDIA συζήτησαν τις τελευταίες εξελίξεις.
Αλλάζει με το nowcasting
Ο Δρ. David John Gagne, συμπρόεδρος της ομάδας AINPP, υπογράμμισε: «Η ταχεία εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης στο nowcasting αποτελεί καθοριστικό βήμα για τη δημιουργία πιο ανθεκτικών κοινωνιών απέναντι στα ακραία καιρικά φαινόμενα. Ο συνδυασμός έρευνας και επιχειρησιακής εφαρμογής, η δίκαιη διάχυση της τεχνολογίας και η συνεργασία δημόσιου και ιδιωτικού τομέα θέτουν τα θεμέλια για γρηγορότερες και ακριβέστερες προβλέψεις που σώζουν ζωές».
Συζητήθηκαν επίσης οι τεχνικές οδηγίες για την ανάπτυξη AI συστημάτων, η ανάγκη διάθεσης κώδικα ως open-source, η χρήση containerized περιβαλλόντων όπως το Docker για πιο εύκολη υλοποίηση, καθώς και η ενίσχυση περιφερειακών κέντρων nowcasting.
Οι νέες τάσεις που παρουσιάστηκαν περιλαμβάνουν τη μετάβαση από ConvLSTM σε Transformer και Diffusion μοντέλα, την ενσωμάτωση δεδομένων από πολλαπλές πηγές, τη χρήση πιθανολογικών συνόλων, τη σύνδεση βραχυπρόθεσμων με μεσοπρόθεσμες προβλέψεις και την βελτιστοποίηση για λειτουργία σε πραγματικό χρόνο.
Χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτελεί το νέο μοντέλο NowAlpha-Diff της KMA, που καταφέρνει να επεκτείνει την αξιόπιστη πρόβλεψη κίνησης μέχρι και τις έξι ώρες, ξεπερνώντας σφάλματα που χαρακτήριζαν παλαιότερα συστήματα.
Η αξιοποίηση της AI στις μετεωρολογικές προβλέψεις δεν είναι απλώς μια τεχνολογική πρόοδος: συνιστά μια επανάσταση στη διαχείριση φυσικών κινδύνων, προσφέροντας σε κυβερνήσεις και κοινωνίες πολύτιμο χρόνο προετοιμασίας απέναντι στην κλιματική αβεβαιότητα και τα ολοένα συχνότερα ακραία φαινόμενα. Η ΑΙ είναι και σε αυτό τον κλάδο παρούσα…
![Άκρως Ζωδιακό: Τα Do’s και Don’ts στα ζώδια σήμερα [Παρασκευή 05.12.2025]](https://www.in.gr/wp-content/uploads/2025/12/pexels-kammeran-gonzalez-keola-3137381-9559884-315x220.jpg)
Αριθμός Πιστοποίησης Μ.Η.Τ.232442